Python 多執行緒與多進程：揭秘並發程式設計的奧秘，提升程式碼效能

多執行緒和多進程是並發程式設計的兩種主要方式，它們都可以讓程式同時執行多個任務，從而提高程式的效能。然而，它們之間也存在著一些差異，了解這些差異對於選擇正確的方法非常重要。

多執行緒

多線程是指在一個行程中建立多個線程，這些線程共享相同的記憶體空間。這意味著它們可以存取相同的變數和對象，但這也意味著它們可能會相互幹擾。多執行緒更適合 I/O 密集型任務，因為它們可以同時處理多個請求，而不會阻塞彼此。

python 中使用多執行緒

在 Python 中，可以使用 threading 模組來建立和管理執行緒。要建立一個線程，可以使用 threading.Thread() 函數，該函數需要一個可呼叫物件作為參數。例如，以下程式碼會建立一個簡單的線程，該線程在無限循環中列印一條訊息：

import threading

def print_message():
while True:
print("Hello, world!")

thread = threading.Thread(target=print_message)
thread.start()

運行這段程式碼，你將會看到 "Hello, world!" 這則訊息不斷地被印出來。

多進程

多進程是指在一個電腦上建立多個進程，每個進程都有自己的記憶體空間。這意味著它們無法存取彼此的變數和對象，但也意味著它們不會相互幹擾。多進程更適合 CPU 密集型任務，因為它們可以同時執行多個任務，而不會阻塞彼此。

Python 中使用多進程

在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模組來建立和管理進程。要建立一個進程，可以使用 multiprocessing.Process() 函數，該函數需要一個可呼叫物件作為參數。例如，以下程式碼建立一個簡單的進程，該進程在無限循環中列印一條訊息：

import multiprocessing

def print_message():
while True:
print("Hello, world!")

process = multiprocessing.Process(target=print_message)
process.start()

運行這段程式碼，你將會看到 "Hello, world!" 這則訊息不斷地被印出來。

多執行緒與多行程的比較

下表比較了多執行緒與多行程的優缺點：

特性	多執行緒	多進程
共享記憶體	是	否
相互幹擾	可能	不可能
適用任務	I/O 密集型任務	CPU 密集型任務
Python 模組	threading	#multiprocessing

結論

多執行緒和多進程是 Python 中並發程式設計的兩種主要方式，它們都可以大幅提升程式碼效能。然而，它們之間也存在著一些差異，了解這些差異對於選擇正確的方法非常重要。對於 I/O 密集型任務，可以使用多線程，而對於 CPU 密集型任務，可以使用多進程。

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