python多线程和多进程的区别(python中多进程和多线程的区别)

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大家好，今天来介绍python多线程和多进程的区别的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

python中多进程和多线程的区别

什么是线程、进程?
进程(process)与线程(thread)是操作系统的基本概念，它们比较抽象，不容易掌握。
关于这两者，最经典的一句话就是“进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位”，线程是程序中一个单一的顺序控制流程，进程内一滚旦个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分配CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位，在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。
进程与线程的区别是什么?
进程是资源分配的基本单位，所有与该进程有关的资源，都被记录在进程控制块PCB中，以表示该进程拥有这些资源或正在使用它们，另外，进程也是抢占处理机的调度单位，它拥有一个完整的虚拟地址空间，当进程发生调度时，不同的进程拥有不同的虚拟地址空间，而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。
与进程相对应的，线程与资源分配无关，它属于某一个进程，并与进程内的其他线程一起共享进程的资源，线程只档咐由相关堆栈(系统栈或用户栈)寄存器和线程控制表TCB组成，寄存器可被用来存储线程内的局部变量，但不能存储其他线程的相关大蠢扰变量。
通常在一个进程中可以包含若干个线程，它们可以利用进程所拥有的资源，在引入线程的操作系统中，通常都是把进程作为分配资源的基本单位，而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位。
由于线程比进程更小，基本上不拥有系统资源，所以对它的调度所付出的开销就会小得多，能更高效的提高系统内多个程序间并发执行的程度，从而显著提高系统资源的利用率和吞吐量。
因而近年来推出的通用操作系统都引入了线程，以便进一步提高系统的并发性，并把它视为现代操作系统的一个重要指标。

python 多线程和多进程的区别 mutiprocessing theading

首先你要搞清楚进程和线程的关系：线程是最小的执行单元，而进程由至少一个派晌线程组成。

multiprocessing模块是一个跨平台版本的多进程模块。该模块提供了process类来代表一个进程对象。

Process

构造方法__init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

参数说明：

group：进程所属组。基本不用

target：表示调用对象或方法名称。

args：表示调用对象的位置参数元组。

name：别名

kwargs：表示调用对象的字典。

示例代码如下：

threading本身就可以创建多个线程：

hreads = []#定义一个线程池

t1 = threading.Thread(target=one,args=(,))#建立一个线程并且赋给t1，举羡宏这个线程指定调用方法one，并且不带参数

threads.append(t1)#把t1线程装到threads线程池里

t2 = threading.Thread(target=two)

threads.append(t2)

t3 = threading.Thread(target=three)

threads.append(t3)

这时threads这个列表中就有三个线程装在里面了。

下面就是运行这个线程池里面的线程

for t in threads:

用一个for语句遍历threads里的线程，然后调用start()方法运行

注意t.join()必须放在for语句正册外面。

python 多线程和多进程的区别 mutiprocessing theading

GIL在Python中,由于历史原因(GIL),使得Python中多线程的效果非常不理想.GIL使得任何时刻Python只能利用一个CPU核,并且它的调度算法简单粗暴:多线程中,让每个线程运行一段时间t,然后强行挂起该线程,继而去运行其他线程,如此周而复始,直到所有线程结束.这使得无法有效利用计算机系统中的"局部性",频繁的线程切换也对缓存不是很友好,造成资源的浪费.据说Python官方曾经实现了一个去除GIL的Python解释器,但是其效果还不如有GIL的解释器,遂放弃.后来Python官方推出了"利用多进程替代多线程"的方案,在Python3中也有concurrent.futures这样的包,让我们的程序编写可以做到"简单和性能兼得".多进程/多线程+Queue一般来说,在Python中编写并发程序的经验是:计算密集型任务使用多进程,IO密集型任务使用多进程或者多线程.另外,因为涉及到资源共享,所以需要同步锁等一系列麻烦的步骤,代码编写不直观.另外一种好的思路是利用多进程/多线程+Queue的方法,可以避免加锁这样麻烦低效的方式.现在在Python2中利用Queue+多进程的方法来处理一个IO密集型任务.假设现在需要下载多个网页内容并进行解析,单进程的方式效率很低,所以使用多进程/多线程势在必行.我们可以先初始化一个tasks队列,里面将要存储的是一系列dest_url,同时开启4个进程向tasks中取任务然后执行,处理哪巧核结果存储在一个results队列中,最后对results中的结果进行解析.最后关闭两个队列.下面是一些主要的逻辑代码.#-*-coding:utf-8-*-#IO密集型任务#多个进程同时下载多个网页#利用Queue+多进程#由于是IO密集型,所以同样可以利用threading模块importmultiprocessingdefmain():tasks=multiprocessing.JoinableQueue()results=multiprocessing.Queue()cpu_count=multiprocessing.cpu_count()#进程数目==CPU核数目create_process(tasks,results,cpu_count)#主进程马上创建一系列进程,但是由于阻塞队列tasks开始为空,副进程全部被阻塞add_tasks(tasks)#开始往tasks中添加任务parse(tasks,results)#最后主进程等待其他线程处理完成结果defcreate_process(tasks,results,cpu_count):for_inrange(cpu_count):p=multiprocessing.Process(target=_worker,args=(tasks,results))#根据_worker创建对应的进程p.daemon=True#让所有进程可以随主进程结束而结束p.start()#启动def_worker(tasks,results):whileTrue:#因为前面所有线程都设置了daemon=True,故不会无限循环try:task=tasks.get()#如果tasks中没有任务,则阻塞result=_download(task)results.put(result)#someexceptionsdonothandledfinally:tasks.task_done()defadd_tasks(tasks):forurlinget_urls():#get_urls()returnaurls_listtasks.put(url)defparse(tasks,results):try:tasks.join()exceptKeyboardInterruptaserr:print"Taskshasbeenstopped!"printerrwhilenotresults.empty():_parse(results)if__name__=='__main__':main()利用Python3中的concurrent.futures包在Python3中可以利用concurrent.futures包,编写更加简宽轮单易用的多线程/多进程代码.其使用感觉和Java的concurrent框李掘架很相似(借鉴?)比如下面的简单代码示例defhandler():futures=set()withconcurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=cpu_count)asexecutor:fortaskinget_task(tasks):future=executor.submit(task)futures.add(future)defwait_for(futures):try:forfutureinconcurrent.futures.as_completed(futures):err=futures.exception()ifnoterr:result=future.result()else:raiseerrexceptKeyboardInterruptase:forfutureinfutures:future.cancel()print"Taskhasbeencanceled!"printereturnresult总结要是一些大型Python项目也这般编写,那么效率也太低了.在Python中有许多已有的框架使用,使用它们起来更加高效.

Python编程面试常见问题有哪些

Python编程面试题目一：python下多线程的限制以及多进程中迅带传递参数的方式，以及区别

(1)python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式

python多线程有个全局解释器锁(global interpreter lock)，这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器，跟单cpu跑多个程序一个意思，大家都是轮着用的，这叫“并发”，不是“并行”。

多进程间共享数据，可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array

(2)python多线程与多进程的区别

在UNIX平台上，当某个进程终结之后纤清，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。

多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有毁昌前自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。

Python编程面试题目二：lambada函数

lambda 函数是一个可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式值的函数。 lambda 函数不能包含命令，它们所包含的表达式不能超过一个。不要试图向lambda 函数中塞入太多的东西;如果你需要更复杂的东西，应该定义一个普通函数，然后想让它多长就多长。

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python 多线程和多进程的区别 mutiprocessing theading

因为python的全局解释器锁的机制，导致python的多线程并不是真正的多线程，效率上不仅不昌誉会比单线程快，反而可能更慢，所以说是鸡肋，要耐慎段求孝悄速度好话，可以用多进程来实现