Python多进程并发与多线程并发编程实例总结

Python多进程并发与多线程并发编程是一个非常广泛且实用的话题。本文将为读者提供两个示例，展示如何在Python中使用多线程和多进程来实现并发编程，并给出一个完整的攻略。

一、多线程并发编程实例

多线程并发编程是指同时使用多个线程来共同完成一个任务。以下是一个简单的多线程并发编程实例：

import threading

def job(num):
    print("Thread %d is running..." % num)

if __name__ == '__main__':
    threads = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=job, args=(i,))
        threads.append(t)
        t.start()

在以上示例中，job函数表示每个线程要执行的任务，每个线程的编号通过参数传入。在主函数中，先创建一个线程列表threads，然后循环创建线程并放入列表中，最后通过循环调用start()方法启动所有线程。

二、多进程并发编程实例

多进程并发编程是指同时使用多个进程来共同完成一个任务。以下是一个简单的多进程并发编程实例：

from multiprocessing import Process

def job(name):
    print("Process %s is running..." % name)

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=job, args=(str(i),))
        processes.append(p)
        p.start()

在以上示例中，job函数表示每个进程要执行的任务，每个进程的名称通过参数传入。在主函数中，先创建一个进程列表processes，然后循环创建进程并放入列表中，最后通过循环调用start()方法启动所有进程。

三、多线程与多进程比较

相比较而言，多线程比多进程更加高效，因为线程之间共享同一个进程，所以线程之间的切换也更加轻便。而多进程因为需要在不同的进程之间进行通信，所以效率较低。

但是，多进程比多线程更加稳定和安全。因为每个进程都是相互独立的，如果其中一个进程崩溃了，不会影响到其他进程的正常运行。而线程之间如果有一个崩溃了，有可能会导致整个进程的崩溃。

所以，在进行并发编程时，需要根据实际情况进行选择。如果需要高效率且线程之间没有协同工作，可以选择多线程；如果需要稳定性和安全性，则可以选择多进程。

以上是Python多进程并发与多线程并发编程实例的总结攻略，希望能够对读者有所帮助。