python多线程和多进程关系详解

多线程和多进程都是操作系统级别的并发处理方式。多进程指的是操作系统同时执行多个进程，多线程指的是一个进程内同时执行多个线程。在Python中，我们通常使用multiprocessing和threading模块来实现多进程和多线程。

Python多线程和多进程关系详解

1. 概念

多线程和多进程都是操作系统级别的并发处理方式。多进程指的是操作系统同时执行多个进程，多线程指的是一个进程内同时执行多个线程。在Python中，我们通常使用multiprocessing和threading模块来实现多进程和多线程。

2. 区别

• 并发性：多线程是并发执行的，多进程也是并发执行的。
• 划分：多线程划分为多个线程，多进程划分为多个进程。
• 共享资源：多线程共享进程的内存空间，多进程需要使用IPC机制，如: 管道、信号量和共享内存等。
• 系统开销：多线程共享内存，系统开销小，多进程需要占用更多的系统资源。
• 实现难度：多线程实现相对简单，多进程实现相对复杂。

3. 用法示例

3.1 多线程示例

import threading

def work():
    for i in range(5):
        print("work executing")

def main():
    t1 = threading.Thread(target=work)
    t2 = threading.Thread(target=work)

    t1.start()
    t2.start()

    t1.join()
    t2.join()

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的示例中，我们定义了一个work()函数，该函数打印"worf executing"5次。在main()函数中，我们创建了两个线程t1和t2，并分别启动它们。最后，我们使用join()函数等待线程结束。

3.2 多进程示例

import multiprocessing

def work():
    for i in range(5):
        print("work executing")

def main():
    p1 = multiprocessing.Process(target=work)
    p2 = multiprocessing.Process(target=work)

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的示例中，我们同样定义了一个work()函数，该函数打印"worf executing"5次。不同的是，在main()函数中，我们创建了两个进程p1和p2，并分别启动它们。最后，我们使用join()函数等待进程结束。

4. 总结

在这篇文章中，我们介绍了多线程和多进程的概念、区别以及使用示例。选择使用多线程还是多进程应该根据具体的业务需求来确定，如果需要处理的任务是I/O密集型的，多线程是一个不错的选择；如果需要处理的任务是计算密集型的，多进程更加适合。