Python进程与线程概述

在实现多任务时，我们通常采用Master-Worker模式。Master负责分配任务，而Worker负责执行任务。在多任务环境下，通常有一个Master和多个Worker。

• 多进程：主进程作为Master，其他进程作为Worker。
• 多线程：主线程作为Master，其他线程作为Worker。

多进程与多线程的优缺点

多进程

优点：

• 稳定性高：一个子进程崩溃不会影响主进程和其他子进程。
• 适用于计算密集型任务：因为每个进程都有独立的内存空间和CPU资源，可以真正实现并行计算。

缺点：

• 创建进程开销大：在Windows下尤其明显。
• 操作系统调度压力大：当进程数量过多时，操作系统可能主要忙于切换任务，导致效率下降。

多线程

优点：

• 通常比多进程快一些（但差距不大）。
• 在Windows下效率更高，因此微软的IIS服务器默认采用多线程模式。

缺点：

• 稳定性问题：任何一个线程崩溃都可能导致整个进程崩溃。
• 共享内存带来的复杂性：线程间共享内存需要额外的同步机制来避免竞争条件。

线程切换与多任务效率

无论是多进程还是多线程，当任务数量过多时，效率都会下降。这是因为操作系统在切换任务时需要保存和恢复执行环境，这个过程虽然很快，但也会耗费时间。如果任务切换过于频繁，操作系统可能主要忙于切换任务，而没有多少时间执行任务本身。

计算密集型与IO密集型任务

计算密集型任务：

• 特点：需要大量计算，消耗CPU资源。
• 适合用多进程实现并行计算，但任务数量应等于CPU核心数以最大化效率。
• Python不适合此类任务，因为脚本语言运行效率较低。C语言更适合。

IO密集型任务：

• 特点：CPU消耗少，大部分时间等待IO操作完成。
• 任务越多，CPU效率越高（但有限度）。
• 对于此类任务，开发效率最高的语言（如脚本语言）是首选。C语言开发效率较低。

异步IO与事件驱动模型

现代操作系统支持异步IO，允许在等待IO操作完成时执行其他任务。这使得单进程单线程模型能够高效地支持多任务。Nginx是一个支持异步IO的Web服务器示例。

在Python中，单线程的异步编程模型称为协程。协程允许在单个线程内实现并发执行，基于事件驱动编写高效的多任务程序。

总结

• 多进程适用于计算密集型任务，但创建进程开销大。
• 多线程适用于IO密集型任务，但存在稳定性问题。
• 异步IO和事件驱动模型是现代多任务编程的主要趋势。
• Python中可以使用协程来实现单线程内的并发执行。