这篇文章主要讲解了“Python的多线程多进程是什么”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python的多线程多进程是什么”吧！
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我是参考 Github Python 100 天的文章写的，再结合自己的小练习，总结
最近在面大厂，发现许多大厂都会问 Python 的多线程、多进程，所以我觉得很有必要总结学习下
操作系统中执行的一个程序，类似微信、QQ，每个程序都是一个进程
它是 CPU 最小资源分配单元
操作系统会给进程分配内存空间，每个进程都会有自己的地址空间、数据栈以及其他用于跟踪进程执行的辅助数据
操作系统管理所有进程的执行，为它们合理的分配资源
进程可以通过 fork、spawn 的方式来创建新的进程来执行其他任务
不过新的进程有自己独立的内存空间、数据栈
因此不同进程间需要通过通信机制（IPC）来实现数据共享
管道
信号
套接字
共享内存区
进程中可以拥有多个并发的执行线索
它是 CPU 最小调度的执行单元
同一个进程下的线程共享相同的上下文
相对于进程来说，线程间的信息共享和通信更加容易
真正的并发是不可能的
因为在某个时刻，CPU 只能运行唯一的一个线程
多个线程共享了 CPU 的执行时间
提升程序的性能和改善用户体验
今天日常使用的软件几乎都用到了多线程
站在其他进程的角度，多线程的程序对其他程序并不友好，因为它占用了更多的 CPU 执行时间，导致其他程序无法获得足够的 CPU 执行时间
编写和调试多线程的程序对开发者要求较高
多进程
多线程
多进程+多线程
Linux 操作系统上提供了 fork() 系统调用来创建进程
调用 fork() 函数的是父进程
创建的是子进程
子进程是父进程的拷贝
但子进程有自己的 PID
fork() 函数非常特殊，它会返回两次，父进程中调用 fork() 会返回子进程的 PID，子进程中调用 fork() 得到的都是0
os 模块提供了 fork()
实现跨平台的多进程变成，可以使用 multiprocessing 模块的 Process 类来创建子进程
还提供了更高级的封装，例如批量启动进程的进程池 pool、用于进程间同喜你的队列 Queue 和管道 Pipe
重庆分公司
重庆分公司
from random import randintfrom time import time, sleepdef download_task(filename):print('开始下载%s...' % filename)
time_to_download = randint(5, 10)
sleep(time_to_download)print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download))def main():
start = time()
download_task('Python从入门到住院.pdf')
download_task('Peking Hot.avi')
end = time()print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))if __name__ == '__main__':
main()开始下载Python从入门到住院.pdf... Python从入门到住院.pdf下载完成! 耗费了10秒 开始下载Peking Hot.avi... Peking Hot.avi下载完成! 耗费了9秒 总共耗费了19.02秒.
可以看到需要先等第一个文件下载完才能下载第二个文件，效率很低
from random import randintfrom time import time, sleepfrom multiprocessing import Processdef download_task(filename):print('开始下载%s...' % filename)
time_to_download = randint(5, 10)
sleep(time_to_download)print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download))def main2():
start = time()
p1 = Process(target=download_task,args=("Python从入门到住院.pdf",))
p1.start()
p2 = Process(target=download_task, args=("Peking Hot.avi",))
p2.start()
p1.join()
p2.join()
end = time()print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))if __name__ == '__main__':
main2()开始下载Python从入门到住院.pdf... 开始下载Peking Hot.avi... Python从入门到住院.pdf下载完成! 耗费了6秒 Peking Hot.avi下载完成! 耗费了10秒 总共耗费了10.17秒.
两个任务同时执行，总耗时不再是两个任务的时间总和
Process：通过 Process 类创建进程对象
target：通过 target 参数传入一个函数名来表示进程启动后要执行的代码
args：是一个元组，代表传递给函数的参数列表
start：Process 的 start() 方法来启动进程
join：Process 的 join() 方法表示等待进程执行结束，才会往下执行
推荐 threading 模块来实现多线程编程，它提供了更好的面向对象封装
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""__title__ =
__Time__ = 2021/3/19 18:17
__Author__ = 小菠萝测试笔记
__Blog__ = https://www.cnblogs.com/poloyy/"""from random import randintfrom threading import Threadfrom time import time, sleepdef download_task(filename):print('开始下载%s...' % filename)
time_to_download = randint(5, 10)
sleep(time_to_download)print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download))def main3():
start = time()
p1 = Thread(target=download_task,args=("Python从入门到住院.pdf",))
p1.start()
p2 = Process(target=download_task, args=("Peking Hot.avi",))
p2.start()
p1.join()
p2.join()
end = time()print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))if __name__ == '__main__':
main3()开始下载Python从入门到住院.pdf... 开始下载Peking Hot.avi... Peking Hot.avi下载完成! 耗费了6秒 Python从入门到住院.pdf下载完成! 耗费了8秒 总共耗费了8.01秒.
一样执行效率高很多
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""__title__ =
__Time__ = 2021/3/19 18:17
__Author__ = 小菠萝测试笔记
__Blog__ = https://www.cnblogs.com/poloyy/"""from random import randintfrom threading import Threadfrom time import time, sleepclass downLoadTask(Thread):def __init__(self,filename):
super().__init__()
self.filename = filenamedef run(self) -> None:print('开始下载%s...' % self.filename)
time_to_download = randint(5, 10)
sleep(time_to_download)print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (self.filename, time_to_download))def main3():
start = time()
p1 = downLoadTask("Python从入门到住院.pdf")
p2 = downLoadTask("Peking Hot.avi")
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
end = time()print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))if __name__ == '__main__':
main3()开始下载Python从入门到住院.pdf... 开始下载Peking Hot.avi... Peking Hot.avi下载完成! 耗费了6秒 Python从入门到住院.pdf下载完成! 耗费了9秒 总共耗费了9.00秒.
也是一样的高效运行
| 比较点 | start | run |
| 作用 | 启动线程，获取 CPU 时间片 | 运行线程指定的代码块 |
| 线程状态 | 可运行状态 | 运行状态 |
| 调用次数 | 一个线程只能调用一次 | 可以重复调用 |
| 运行线程 | 创建了一个子线程，线程名是自己命名的 | 在主线程中调用了一个普通函数 |
| 注意点 | 想用多线程，必须调用 start() | |
Python 中，单线程+异步 I/O 的编程模型
极高的执行效率
子程序切换不是线程切换，而是由程序本身控制，没有线程切换的开销
不需要多线程的所机制，只有一个线程，所以不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不用加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多
要充分利用 CPU 的多核特性，应该使用多进程+协程的方式
感谢各位的阅读，以上就是“Python的多线程多进程是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python的多线程多进程是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
