Python的多线程和多过程

一、简介

并发是明天计算机编程中的一项重要能力，尤其是在面对须要大量计算或I/O操作的工作时。Python 提供了多种并发的解决形式，本篇文章将深入探讨其中的两种：多线程与多过程，解析其应用场景、长处、毛病，并联合代码例子深刻解读。

二、多线程

Python中的线程是利用threading模块实现的。线程是在同一个过程中运行的不同工作。

2.1 线程的根本应用

在Python中创立和启动线程很简略。上面是一个简略的例子：

import threadingimport timedef print_numbers():    for i in range(10):        time.sleep(1)        print(i)def print_letters():    for letter in 'abcdefghij':        time.sleep(1.5)        print(letter)thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)thread2 = threading.Thread(target=print_letters)thread1.start()thread2.start()

在这个例子中，print_numbers和print_letters函数都在各自的线程中执行，彼此互不烦扰。

2.2 线程同步

因为线程共享内存，因而线程间的数据是能够相互拜访的。然而，当多个线程同时批改数据时就会呈现问题。为了解决这个问题，咱们须要应用线程同步工具，如锁（Lock）和条件（Condition）等。

import threadingclass BankAccount:    def __init__(self):        self.balance = 100  # 共享数据        self.lock = threading.Lock()    def deposit(self, amount):        with self.lock:  # 应用锁进行线程同步            balance = self.balance            balance += amount            self.balance = balance    def withdraw(self, amount):        with self.lock:  # 应用锁进行线程同步            balance = self.balance            balance -= amount            self.balance = balanceaccount = BankAccount()

特地阐明：Python的线程尽管受到全局解释器锁（GIL）的限度，然而对于IO密集型工作（如网络IO或者磁盘IO），应用多线程能够显著进步程序的执行效率。

三、多过程

Python中的过程是通过multiprocessing模块实现的。过程是操作系统中的一个执行实体，每个过程都有本人的内存空间，彼此互不影响。

3.1 过程的根本应用

在Python中创立和启动过程也是非常简单的：

from multiprocessing import Processimport osdef greet(name):    print(f'Hello {name}, I am process {os.getpid()}')if __name__ == '__main__':    process = Process(target=greet, args=('Bob',))    process.start()    process.join()

3.2 过程间的通信

因为过程不共享内存，因而过程间通信（IPC）须要应用特定的机制，如管道（Pipe）、队列（Queue）等。

from multiprocessing import Process, Queuedef worker(q):    q.put('Hello from process')if __name__ == '__main__':    q = Queue()    process = Process(target=worker, args=(q,))    process.start()    process.join()    print(q.get())  # Prints: Hello from process

特地阐明：Python的多过程对于计算密集型工作是一个很好的抉择，因为每个过程都有本人的Python解释器和内存空间，能够并行计算。

One More Thing

让咱们再深刻地看一下concurrent.futures模块，这是一个在Python中同时解决多线程和多过程的更高级的工具。concurrent.futures模

块提供了一个高级的接口，将异步执行的工作放入到线程或者过程的池中，而后通过future对象来获取执行后果。这个模块使得解决线程和过程变得更简略。

上面是一个例子：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completeddef worker(x):    return x * xwith ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:    futures = {executor.submit(worker, x) for x in range(10)}    for future in as_completed(futures):        print(future.result())

这个代码创立了一个线程池，并且向线程池提交了10个工作。而后，通过future对象获取每个工作的后果。这里的as_completed函数提供了一种解决实现的future的形式。

通过这种形式，你能够轻松地切换线程和过程，只须要将ThreadPoolExecutor更改为ProcessPoolExecutor。

无论你是解决IO密集型工作还是计算密集型工作，Python的多线程和多过程都提供了很好的解决方案。了解它们的运行机制和实用场景，能够帮忙你更好地设计和优化你的程序。

如有帮忙，请多关注
集体微信公众号：【Python全视角】
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。