Python 多執行緒與多行程：從入門到精通，打造高效能應用

在電腦科學中，多執行緒和多進程是並發程式設計的兩種基本方式。多執行緒並行執行多個任務，共享相同的記憶體空間，而多進程並行執行多個任務，每個任務有自己的獨立記憶體空間。

1. python 多執行緒

Python 中的多執行緒是透過 threading 模組實現的。 threading 模組提供了多種多執行緒相關的類別和函數，包括 Thread 類別、Lock 類別和 Semaphore 類別等。

以下是一個簡單的 Python 多執行緒範例：

import threading

def task(i):
print(f"Task {i} is running...")

if __name__ == "__main__":
threads = []
for i in range(5):
thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
threads.append(thread)

for thread in threads:
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

在該範例中，我們建立了 5 個線程，每個線程都執行 task 函數。 task 函數列印一個訊息，表示任務正在運行。

2. Python 多進程

Python 中的多進程是透過 multiprocessing 模組實現的。 multiprocessing 模組提供了多種多進程相關的類別和函數，包括 Process 類別、Manager 類別和 Pool 類別等。

以下是一個簡單的 Python 多進程範例：

import multiprocessing

def task(i):
print(f"Task {i} is running...")

if __name__ == "__main__":
processes = []
for i in range(5):
process = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
processes.append(process)

for process in processes:
process.start()

for process in processes:
process.join()

在該範例中，我們建立了 5 個進程，每個進程都執行 task 函數。 task 函數列印一個訊息，表示任務正在運行。

3. Python 多執行緒與多行程的差異

Python 多執行緒與多行程的差異主要在於：

• 多執行緒共享相同的記憶體空間，而多進程每個任務有自己的獨立記憶體空間。
• 多執行緒的切換開銷小於多進程的切換開銷。
• 多執行緒更容易出現死鎖定，而多行程不會出現死鎖。

4. Python 多執行緒與多行程的應用場景

Python 多執行緒與多進程的應用場景主要有：

• 多執行緒適合於運算密集型任務，例如數值運算、影像處理等。
• 多進程適合 I/O 密集型任務，例如檔案讀寫、網路通訊等。

5. Python 多執行緒與多行程的效能最佳化

#Python 多執行緒與多進程的效能最佳化主要有以下幾個面向：

• 使用執行緒池和行程池來管理執行緒和進程。
• 使用鎖定和信號量來同步執行緒和進程之間的存取。
• 避免在多執行緒和多行程之間共享資料。
• 使用 GIL 鎖定來避免多執行緒同時執行同一個 Python 字節碼。

6. 總結

#Python 多執行緒與多進程是並發程式設計的兩種基本方式，它們都有各自的優缺點和應用場景。在實際開發中，需要根據具體的需求選擇合適的並發程式設計方式。

以上是Python 多執行緒與多行程：從入門到精通，打造高效能應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！