Python的多线程,python中多进程和多线程分别使用什么方法
本文主要介绍python的多进程多线程。进程是资源分配的最小单位，线程是系统调度的最小单位。以下更多信息，可以参考有需要的人。
00-1010一、什么是进程和线程二。多进程和多线程。python中的多进程与多线程I .多进程II。多线程
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进程是资源分配的最小单位，线程是系统调度的最小单位。
当应用程序运行时，至少会启动一个进程。这个时候计算机会为这个进程开辟一个独立的内存空间，不同的进程享受不同的空间。但是，一个CPU同时只能运行一个进程，其他进程都处于等待状态。
一个进程包括一个或多个线程，这些线程共享内存空间和进程的资源。相当于把一个任务细分成几个子任务，每个线程对应一个子任务。
一、什么是进程和线程
对于一个CPU来说，同一时间只能运行一个进程或一个线程，而单核CPU往往在进程或线程之间切换，每个进程或线程都获得一定的CPU时间。由于切换速度快，在我们看来是多个任务并行执行(多个任务同时执行)，实际上是并发执行(多个任务在一段时间内执行)。
单核CPU的并发往往涉及进程或线程的切换，比线程的切换消耗更多的时间和资源。在单核CPU下，使用多进程或多线程的CPU密集型任务的性能不会得到提升，但在IO密集型任务中可以得到提升(IO阻塞时CPU空闲)。
多核CPU可以同时执行多个进程或多个进程，即并行运行。对于多个CPU，通常使用多进程或多线程模式来执行多个任务。
二、多进程和多线程
三、python中的多进程和多线程
def测试(pid):
打印(当前进程{}: {} 。格式(pid，os.getpid()))
对于I，范围为(100000000):
及格
if __name__==__main__:
#单一流程
start=time.time()
对于范围(2):中的I
测试(一)
end=time.time()
打印((结束-开始))
单进程输出结果如图：
def测试(pid):
Print(当前子进程{}: {} 。格式(pid，os.getpid()))
对于I，范围为(100000000):
及格
if __name__==__main__:
#多流程
打印(父进程：{} 。format(os.getpid()))
start=time.time()
池=池(进程=2)
pid=[i for i in range(2)]
pool.map(测试，pid)
pool.close()
pool.join()
end=time.time()
打印((结束-开始))
多进程输出结果如图：
从输出结果可以看出，for循环执行了两次，多进程的时间比单进程减少了近一半(这里用的是两个进程)，而看CPU情况，可以看出多进程利用了多个CPU。
使用mulitiprocess模块的Pool类可以创建python中的多进程，使用Pool的map方法可以运行子进程。
一般多进程的执行如下代码：
def测试(pid):
Print(当前子进程{}: {} 。格式(pid，os.getpid()))
对于I，范围为(100000000):
及格
if __name__==__main__:
#多流程
print("父进程：{}".format(os.getpid()))
pool = Pool(processes=2)
pid = [i for i in range(4)]
pool.map(Test, pid)
pool.close()
pool.join()
1、利用Pool类创建一个进程池，processes声明在进程池中最多可以运行几个子进程，不声明的情况下会自动根据CPU数量来设定，原则上进程池容量不超过CPU数量。（出于资源的考虑，不要创建过多的进程）
2、声明一个可迭代的变量，该变量的长度决定要执行多少次子进程。
3、利用map()方法执行多进程，map方法两个参数，第一个参数是多进程执行的方法名，第二个参数是第二步声明的可迭代变量，里面的每一个元素是方法所需的参数。 这里需要注意几个点：1）进程池满的时候请求会等待，以上述代码为例，声明了一个容量为2的进程池，但是可迭代变量有4个，那么在执行的时候会先创建两个子进程，此时进程池已满，等待有子进程执行完成，才继续处理请求；
2） 子进程处理完一个请求后，会利用已经创建好的子进程继续处理新的请求而不会重新创建进程。
从图3可以看出上述两个点，如果同时处理4个进程，那么只需要2秒钟，这里是分成两次处理，花费了4秒，并且两次处理使用的子进程号都相同。
3）map会将每个子进程的返回值汇总成一个列表返回。
4、在所有请求处理结束后使用close()方法关闭进程池不再接受请求。
5、使用join()方法让主进程阻塞，等待子进程退出，join()方法要放在close()方法之后，防止主进程在子进程结束之前退出。
2、多线程
python的多线程模块用threading类进行创建
import timeimport threading
import os
count = 0
def change(n):
global count
count = count + n
count = count - n
def run(n):
print("当前子线程:{}".format(threading.current_thread().name))
for i in range(10000000):
change(n)
if __name__ == __main__:
print("主线程:{}".format(threading.current_thread().name))
thread_1 = threading.Thread(target=run, args=(3,))
thread_2 = threading.Thread(target=run, args=(10,))
thread_1.start()
thread_2.start()
thread_1.join()
thread_2.join()
print(count)
程序执行会创建一个进程，进程会默认启动一个主线程，使用threading.Thread()创建子线程；target为要执行的函数；args传入函数需要的参数；start()启动子线程，join()阻塞主线程先运行子线程。 由于变量由多个线程共享，任何一个线程都可以对于变量进行修改，如果同时多个线程修改变量就会出现错误。
上面的程序在理论上的结果应该为0，但运行结果如图：
出现这个结果的原因就是多个线程同时对于变量修改，在赋值时出现错误，具体解释见多线程
解决这个问题就是在修改变量的时候加锁，这样就可以避免出现多个线程同时修改变量。
import timeimport threading
import os
count = 0
lock = threading.Lock()
def change(n):
global count
count = count + n
count = count - n
def run(n):
print("当前子线程:{}".format(threading.current_thread().name))
for i in range(10000000):
# lock.acquire()
# try:
change(n)
# finally:
# lock.release()
if __name__ == __main__:
print("主线程:{}".format(threading.current_thread().name))
thread_1 = threading.Thread(target=run, args=(3,))
thread_2 = threading.Thread(target=run, args=(10,))
thread_1.start()
thread_2.start()
thread_1.join()
thread_2.join()
print(count)
python中的线程需要先获取GIL（Global Interpreter Lock）锁才能继续运行，每一个进程仅有一个GIL，线程在获取到GIL之后执行100字节码或者遇到IO中断时才会释放GIL，这样在CPU密集的任务中，即使有多个CPU，多线程也是不能够利用多个CPU来提高速率，甚至可能会因为竞争GIL导致速率慢于单线程。所以对于CPU密集任务往往使用多进程，IO密集任务使用多线程。
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