欢送来到咱们的系列博客《Python全景系列》！在这个系列中，咱们将率领你从Python的基础知识开始，一步步深刻到高级话题，帮忙你把握这门弱小而灵便的编程语法。无论你是编程老手，还是有肯定根底的开发者，这个系列都将提供你须要的常识和技能。
这是本系列的第五篇，咱们将深入探讨Python中的并发编程，特地关注多线程和多过程的利用。咱们将先从基本概念开始，而后通过具体举例探讨每一种机制，最初分享一些实战经验以及一种优雅的编程技巧。
第一局部：多线程介绍
线程是操作系统中最小的执行单元。在单个程序或过程内，能够并发运行多个线程，共享过程的资源，如内存和文件描述符。
1.1 Python中的多线程
Python反对多线程编程，并提供了threading模块作为反对。这个模块提供了Thread类，咱们能够通过创立其实例并向其传递函数来创立新线程。当然，你也能够通过继承Thread类并重写run()办法来创立自定义线程。上面是一个多线程编程的例子：
import threadingdef print_numbers(): for i in range(10): print(i)def print_letters(): for letter in 'abcdefghij': print(letter)# 创立线程t1 = threading.Thread(target=print_numbers)t2 = threading.Thread(target=print_letters)# 启动线程t1.start()t2.start()# 期待线程完结t1.join()t2.join()在下面的例子中，咱们定义了两个函数：一个打印数字，另一个打印字母。而后咱们创立了两个线程，每个线程的指标是执行这些函数。start()办法用于启动线程，而join()办法用于期待线程实现。
1.2 多线程的理论利用
只管Python的多线程因为全局解释器锁（GIL）的存在，并不能实现真正的并行，然而它们在I/O密集型工作中依然很有用。GIL是CPython解释器的一个互斥锁，保障在任何时刻只有一个线程在执行。这意味着在CPU密集型工作中，多线程可能不是最佳抉择，因为它们无奈充分利用多核CPU。
然而，在I/O密集型工作中，多线程可能进步程序性能。例如，如果一个程序须要从多个源下载文件，那么应用多线程能够使得当一个线程期待网络响应时，其余线程能够持续下载其余文件。这样，程序能够在同一时间从多个源下载文件，大大提高了效率。
第二局部：多过程介绍
过程是操作系统中独立的执行实体，每个过程都有本人的内存空间、文件描述符等资源。与线程不同，过程之间的资源
并不共享，每个过程都有本人独立的资源。
2.1 Python中的多过程
Python通过multiprocessing模块提供了多过程反对。相似于多线程，咱们能够通过创立Process类的实例并向其传递函数来创立新过程。咱们也能够通过继承Process类并重写run()办法来创立自定义过程。
以下是一个简略的多过程编程的例子：
import multiprocessingdef print_numbers(): for i in range(10): print(i)def print_letters(): for letter in 'abcdefghij': print(letter)# 创立过程p1 = multiprocessing.Process(target=print_numbers)p2 = multiprocessing.Process(target=print_letters)# 启动过程p1.start()p2.start()# 期待过程完结p1.join()p2.join()这个例子和后面的多线程例子相似，不同的是这里咱们创立的是两个过程，而不是线程。
2.2 多过程的理论利用
多过程能够实现真正的并行，使得Python程序能够利用多核CPU。因而，对于CPU密集型工作，多过程通常比多线程更有劣势。另一方面，多过程的开销比多线程大，而且过程间的通信和同步也比线程间的更为简单。因而，对于I/O密集型工作，或者须要频繁通信的工作，多线程可能会是更好的抉择。
第三局部：优化并发编程的技巧
在Python中，concurrent.futures模块为多线程和多过程编程提供了高级接口，能够让咱们更加简洁地编写代码。
这个模块提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，它们别离用于创立线程池和过程池。这两个类都实现了雷同的接口，你能够应用submit()办法提交工作，而后应用as_completed()函数期待工作实现。
上面是一个应用concurrent.futures模块的示例：
import concurrent.futuresdef print_numbers(): for i in range(10): print(i)def print_letters(): for letter in 'abcdefghij': print(letter)# 应用线程池with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: future1 = executor.submit(print_numbers) future2 = executor.submit(print_letters) for future in concurrent.futures.as_completed([future1, future2]): pass# 应用过程池with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor: future1 = executor.submit(print_numbers) future2 = executor.submit(print_letters) for future in concurrent.futures.as_completed([future1, future2]): pass在下面的例子中，咱们创立了线程池和过程池，而后向它们提交工作。能够看到，应用concurrent.futures模块，咱们的代码更加简洁，易读性和可维护性也有所提高。
总结
Python的多线程和多过程都是十分弱小的工具，能够帮忙咱们编写出更高效的程序。然而，它们也各有优缺点，须要咱们依据具体的工作和需要来抉择。同时，Python还提供了concurrent.futures模块，能够使咱们的并发编程变得更加简略和高效。
咱们心愿本文能帮忙你更好地了解和应用Python的多线程和多过程。如果你有任何疑难或者倡议，欢送在评论区留言。
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TeahLead_KrisChang，10+年的互联网和人工智能从业教训，10年+技术和业务团队治理教训，同济软件工程本科，复旦工程治理硕士，阿里云认证云服务资深架构师，上亿营收AI产品业务负责人。