python多线程和java多线程的区别,python的多进程和多线程
什么？
和线程概念：
是进程资源消耗的最小单位。
它是线程内核调度的最小单位。
进程和线程之间的主要区别：
进程相互独立，主进程通过fork)系统调用从子进程派生而来。
线程共享内存区，主线程派生子线程。
为什么？
进程和线程的优缺点：
流程：
优点：因为每个进程都有自己的内存空间，所以更稳定，不受子进程影响。但是，如果主进程崩溃，它将成为全局进程。另外，python不受GIL(全局解释器锁)的限制，可以有效利用多核cpu。
缺点：内存资源占用大，创建进程的成本高于线程。
线程：
优点：由于内存空间共享，资源消耗低，成本低于进程。在python中，由于GIL的限制，只能使用一个cpu核，所以一次只能运行一个线程。
缺点：共享内存空间也有缺点，比如资源征用(python中可以通过锁机制限制)，如果一个线程崩溃，整个进程都可能崩溃。
Fork))系统调用：
是一个相对特殊的系统调用，用于在unix/linux上创建子进程。其他系统调用函数比较特殊，通常在一次调用中返回一次，fork调用中返回的子进程的pid总是0。
在哪里？(用python思考)
多进程多线程的共同目标是实现多任务。
任务类型：高cpu和I/o负载
Cpu密集型：需要多进程充分利用多核cpu实现真正的并发。
I/o密集型：多线程可用于节省资源。
什么？
python中如何使用多进程多线程编程？
多线程操作
Python为多线程支持提供了两个基本库。下线模块和上线模块。
实施原则：
同时执行的代码作为一个参数传递给线程。Thread()制作一个thread对象，而thread对象start)可以结合程序控制结构(loop)多次调用。
代码示例：(并发套接字通信服务器()的多线程实现)。
导入线程库
导入导入套接字# #套接字
S=socket.socket #创建套接字对象
S.bind((0.0.0.0)，8888) # bind套接字
听s.Listen(10) # socket
DEF): #定义处理函数
sock，addr=s.accept
虽然正确：
a=sock.recv(1024)).
如果a:
sock.send(a.upper))
否则：
袜子. close(
黑色
if __name__==__main__ :
ForIinxrange(20): #)基于for循环创建20个线程
t=threading . thread(target=run)#创建一个线程对象
运行t.start线程
本例的第二种格式：
导入线程库
导入导入套接字# #套接字
S=socket.socket #创建套接字对象
S.bind((0.0.0.0)，8888) # bind套接字
听s.Listen(10) # socket
我的线程(threading.thread):
Defrun(self): #定义处理函数
sock，addr=s.accept
虽然正确：
a=sock.recv(1024)).
如果a:
sock.send(a.upper))
否则：
袜子. close(
黑色
if __name__==__main__ :
ForIinxrange(20): #)基于for循环创建20个线程
创建t=Mythread线程对象
运行t.start线程
2.多进程
Python在多进程模块中提供了用于创建进程对象的进程类，用于创建进程池对象的池类，以及通过队列和管道的进程间通信。
实施原则：
同时执行的代码作为独立变量传递给多处理。Process()做一个流程对象(流程对象启动)，然后用程序控制结构(循环)结合多次调用完成。
代码示例：(通过多个进程实现并发套接字通信服务器())。
导入多进程# #线程库
导入导入套接字# #套接字
S=socket.socket #创建套接字对象
S.bind((0.0.0.0)，8888) # bind套接字
听s.Listen(10) # socket
DEF): #定义处理函数
sock，addr=s.accept
虽然正确：
a=sock.recv(1024)).
如果a:
sock.send(a.upper))
否则：
袜子. close(
黑色
if __name__==__main__ :
ForIinxrange(20): #)基于for循环创建20个线程
t=multi process . process(target=run)#创建一个线程对象
运行t.start线程
可以确认在ps aux grep python中运行了20个进程。
同上：也可以通过自定义类，继承Process类来重新实例化对象。
总之，并发是多任务情况下不可避免的问题。虽然多进程和多线程可以并发，但两者都有不可避免的缺点。所以像nginx这样通过单进程或者单线程处理并发任务是基于事件驱动的，用python实现这种机制叫做concordance。
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