Python中的多进程与多线程详解
文章目录
一、多进程(Multiprocessing) 1.1 概念 1.2 创建多进程的方式 1.3 进程间通信(IPC) 1.4 优点 1.5 缺点
二、多线程(Multithreading) 2.1 概念 2.2 创建多线程的方式 2.3 线程同步机制 2.4 优点 2.5 缺点
一、多进程(Multiprocessing)
1.1 概念
在Python中,多进程是指同时运行多个独立的进程。每个进程都有自己独立的内存空间,数据不共享(除非使用特定的进程间通信机制)。这意味着一个进程中的变量和状态不会直接影响其他进程,进程之间是相对独立的实体。
1.2 创建多进程的方式
使用 multiprocessing.Process
类
使用进程池(Pool
)
示例:import multiprocessing
def square ( x) :
return x * x
if __name__ == '__main__' :
with multiprocessing. Pool( processes = 4 ) as pool:
results = pool. map ( square, [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] )
print ( results)
进程池可以方便地管理多个进程。在这个例子中,定义了一个函数 square
,然后使用进程池将该函数应用到一个列表中的每个元素上。
1.3 进程间通信(IPC)
队列(Queue
)
示例:import multiprocessing
def writer ( q) :
for i in range ( 10 ) :
q. put( i)
def reader ( q) :
while True :
try :
item = q. get( )
print ( item)
except multiprocessing. Queue. Empty:
break
if __name__ == '__main__' :
q = multiprocessing. Queue( )
pw = multiprocessing. Process( target = writer, args= ( q, ) )
pr = multiprocessing. Process( target = reader, args= ( q, ) )
pw. start( )
pw. join( )
pr. start( )
pr. join( )
队列是一种常见的进程间通信方式。一个进程可以将数据放入队列,另一个进程可以从队列中取出数据。 管道(Pipe
)
示例:import multiprocessing
def f ( conn) :
conn. send( [ 42 , None , 'hello' ] )
conn. close( )
if __name__ == '__main__' :
parent_conn, child_conn = multiprocessing. Pipe( )
p = multiprocessing. Process( target = f, args= ( child_conn, ) )
p. start( )
print ( parent_conn. recv( ) )
p. join( )
管道提供了一种双向通信的方式,在父进程和子进程之间建立连接来传递数据。
1.4 优点
真正的并行执行:在多核CPU上,不同进程可以在不同的核心上同时运行,充分利用多核资源。 进程间隔离性好:一个进程的崩溃通常不会影响其他进程,提高了系统的稳定性。
1.5 缺点
资源消耗较大:每个进程都有自己独立的内存空间等资源,相比于多线程,多进程占用更多的系统资源。 进程间通信相对复杂:需要使用特定的进程间通信机制,如队列、管道等,不像多线程可以直接共享数据(虽然共享数据也有同步问题)。
二、多线程(Multithreading)
2.1 概念
多线程是指在一个进程内部同时运行多个线程。线程是进程中的执行单元,同一个进程中的线程共享进程的内存空间,包括代码段、数据段等。这使得线程之间可以方便地共享数据,但也带来了数据同步的问题。
2.2 创建多线程的方式
2.3 线程同步机制
2.4 优点
轻量级:线程相比于进程占用更少的系统资源,创建和销毁线程的开销相对较小。 方便共享数据:同一进程内的线程可以直接共享数据,无需复杂的通信机制(但需要注意同步问题)。
2.5 缺点
全局解释器锁(GIL):在CPython(Python的官方实现)中,存在全局解释器锁,这限制了多线程在多核CPU上的并行性。在同一时刻,只有一个线程可以执行Python字节码,所以多线程在计算密集型任务上可能无法充分利用多核优势。 数据同步问题:由于线程共享数据,如果没有正确的同步机制,很容易导致数据不一致、竞争条件等问题。
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