Python 多线程和多处理

1.多线程：轻量级并发

线程在同一进程内并发运行，共享内存空间。 Python 的全局解释器锁 (GIL) 将线程一次执行一次，使其非常适合 I/O 密集型任务，但不适用于 CPU 密集型任务。

示例：一个简单的线程程序

import threading

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(f"Number: {i}")

# Create and start threads
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers)

thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

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2.多处理：真正的并行

多处理创建具有单独内存空间的单独进程，绕过 GIL。它最适合CPU 密集型任务，例如数据处理或模拟。

示例：多处理基础知识

from multiprocessing import Process

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(f"Number: {i}")

if __name__ == "__main__":
    process1 = Process(target=print_numbers)
    process2 = Process(target=print_numbers)

    process1.start()
    process2.start()
    process1.join()
    process2.join()

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何时使用哪个

• 使用多线程来执行文件I/O、数据库操作或网络请求等任务。
• 使用多处理来执行图像处理、机器学习或数据分析等任务。

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最后的想法：线程与进程

通过线程，Python 在单个进程中执行多任务。通过进程，Python 实现了跨多个核心的真正并行性。它们共同使您的代码高效且可扩展。
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