關(guān)于多線程的大概講解：

在Python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中給出了2個(gè)模塊：_thread和threading，_thread是低級(jí)模塊不支持守護(hù)線程，當(dāng)主線程退出了時(shí)，全部子線程都會(huì)被強(qiáng)制退出了。而threading是高級(jí)模塊，用作對(duì)_thread進(jìn)行了封裝支持守護(hù)線程。在大部分狀況下人們只需要采用threading這個(gè)高級(jí)模塊即可。

關(guān)于多進(jìn)程的大概講解：

多進(jìn)程是multiprocessing模塊給出遠(yuǎn)程與本地的并發(fā)，在一個(gè)multiprocessing庫(kù)的采用場(chǎng)景下，全部的子進(jìn)程全是由一個(gè)父進(jìn)程運(yùn)行來(lái)的，這個(gè)父進(jìn)程變成madter進(jìn)程，它會(huì)管理一系列的對(duì)象狀態(tài)下，如果一旦這個(gè)進(jìn)程退出了，子進(jìn)程很可能處在一個(gè)不穩(wěn)定的狀態(tài)下，那么這個(gè)父進(jìn)程盡量要少做事來(lái)維持其穩(wěn)定性

所以python多線程和多進(jìn)程的區(qū)別如下：

多線程中，全部子線程的進(jìn)程號(hào)一樣；多進(jìn)程中，不一樣的子進(jìn)程進(jìn)程號(hào)不一樣

線程共享內(nèi)存空間；進(jìn)程的內(nèi)存是獨(dú)立的

多線程可以共享全局變量，多進(jìn)程做不到

同一個(gè)進(jìn)程的線程之間可以直接交流；2個(gè)進(jìn)程想通信，必須通過一個(gè)中間代理來(lái)實(shí)現(xiàn)

一個(gè)線程可以控制和操作同一進(jìn)程里的其他線程；但是進(jìn)程只能操作子進(jìn)程

創(chuàng)建新線程很簡(jiǎn)單；創(chuàng)建新進(jìn)程需要對(duì)其父進(jìn)程進(jìn)行一次克隆

內(nèi)容擴(kuò)展：

python多進(jìn)程、多線程之聯(lián)系與區(qū)別

進(jìn)程

概念：進(jìn)程是操作系統(tǒng)分配資源的最小單元　　

理解：一個(gè)應(yīng)用程序至少包括1個(gè)進(jìn)程，每個(gè)進(jìn)程在執(zhí)行過程中擁有獨(dú)立的內(nèi)存單元，python的多進(jìn)程編程主要依靠multiprocess模塊。

進(jìn)程間通信：首先，進(jìn)程間是可以相互通信的，比較常見的有七種通信方式，如管道pipe、命名管道FIFO、消息隊(duì)列MessageQueue、共享內(nèi)存SharedMemory、信號(hào)量Semaphore、套接字Socket、信號(hào) signal（由于實(shí)際開發(fā)涉及較少，這里只作簡(jiǎn)單介紹）但是通常進(jìn)程之間是相互獨(dú)立的，每個(gè)進(jìn)程都有獨(dú)立的內(nèi)存。通過共享內(nèi)存(nmap模塊)，進(jìn)程之間可以共享對(duì)象，使多個(gè)進(jìn)程可以訪問同一個(gè)變量(地址相同，變量名可能不同)。多進(jìn)程共享資源必然會(huì)導(dǎo)致進(jìn)程間相互競(jìng)爭(zhēng)，所以應(yīng)該盡最大可能防止使用共享狀態(tài)。

線程

概念：線程是操作系統(tǒng)調(diào)度的最小單元

理解：1個(gè)進(jìn)程包括1個(gè)或多個(gè)線程，相比較之下，線程占用資源更少，更高效，且一個(gè)進(jìn)程的多個(gè)線程在執(zhí)行過程中共享內(nèi)存，毫無(wú)疑問，線程之間可以相互通信。而python的多進(jìn)程編程主要依靠threading模塊

線程間通信：主要有兩種方式，一種是上鎖，上互斥鎖確保任意時(shí)刻只有一個(gè)線程具備修改全局變量的能力。另一種則是使用消息隊(duì)列，比較經(jīng)典的生產(chǎn)者、消費(fèi)者模型就是這樣，一個(gè)負(fù)責(zé)生成，一個(gè)負(fù)責(zé)消費(fèi)，所生成的產(chǎn)品存放在queue里，實(shí)現(xiàn)了不同線程間溝通。

多進(jìn)程跟多線程的區(qū)別

由于進(jìn)程的創(chuàng)建跟銷毀都涉及到系統(tǒng)資源的分配以及回收，導(dǎo)致多進(jìn)程的開銷明顯大于多線程的開銷。

兩者的應(yīng)用場(chǎng)景

對(duì)CPU密集型代碼(比如循環(huán)計(jì)算) - 多進(jìn)程效率更高

對(duì)IO密集型代碼(比如文件操作，網(wǎng)絡(luò)爬蟲) - 多線程效率更高

理由：對(duì)于IO密集型操作，大部分消耗時(shí)間其實(shí)是等待時(shí)間，在等待時(shí)間中CPU是不需要工作的，那你在此期間提供雙CPU資源也是利用不上的，相反對(duì)于CPU密集型代碼，2個(gè)CPU干活肯定比一個(gè)CPU快很多。那么為什么多線程會(huì)對(duì)IO密集型代碼有用呢？這時(shí)因?yàn)閜ython碰到等待會(huì)釋放GIL供新的線程使用，實(shí)現(xiàn)了線程間的切換。

到此這篇關(guān)于python多線程和多進(jìn)程關(guān)系詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python多線程和多進(jìn)程之間的聯(lián)系內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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