Python之多进程与多线程的使用

yizhihongxing

Python之多进程与多线程的使用

1. 多进程与多线程概述

随着计算机处理器核心数目的不断增加,为了充分利用计算机的性能,多进程和多线程的编程模型越来越受到开发者的重视。

多进程

多进程是指在操作系统中同时运行多个任务,每个任务都是一个独立的进程,各进程之间相互独立,互不干扰。多进程通过将一份任务分配给多个进程处理来提高程序运行效率。

多线程

多线程是指在同一进程中运行多个任务,每个任务都是一个独立的线程,各线程之间共享同一进程的资源,多线程可以将一份任务分成多个子任务并行执行,从而提高程序的效率。

2. Python多进程的使用

Python提供了multiprocessing模块,用于支持多进程编程。

2.1 创建一个进程

import multiprocessing

def worker():
    print('hello, world!')

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    p.start()    # 启动进程
    p.join()     # 等待进程结束

上述示例中,我们创建了一个Process对象,并将一个函数worker作为参数传递给它。然后通过start()方法启动进程,join()方法用于等待进程结束。

2.2 创建多个进程

import multiprocessing
import time

def worker(num):
    print('start worker %d' % num)
    time.sleep(num)
    print('end worker %d' % num)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        p.start()        # 启动进程

上述示例中,我们通过循环创建了5个进程,并将参数i传递给函数worker。每个进程都会执行worker函数,并打印出执行结果。由于5个进程是并行执行的,因此不会按照顺序依次打印出结果。

3. Python多线程的使用

Python标准库提供了threading模块,用于支持多线程编程。

3.1 创建一个线程

import threading

def worker():
    print('hello, world!')

if __name__ == '__main__':
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.start()    # 启动线程

上述示例中,我们创建了一个Thread对象,并将一个函数worker作为参数传递给它。然后通过start()方法启动线程。

3.2 创建多个线程

import threading
import time

def worker(num):
    print('start worker %d' % num)
    time.sleep(num)
    print('end worker %d' % num)

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

    for t in threads:
        t.join()

上述示例中,我们通过循环创建了5个线程,并将参数i传递给函数worker。每个线程都会执行worker函数,并打印出执行结果。最后通过join()方法等待所有线程执行完毕。注意,主线程也要等待子线程结束后才能退出,因此需要调用join()方法等待所有线程执行结束。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python之多进程与多线程的使用 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • python 解决Windows平台上路径有空格的问题

    当在Windows平台上处理文件时,经常会遇到路径中含有空格的情况,这时可以使用Python来解决这个问题。 解决方案 Python提供了两种解决方案:使用双引号或使用raw string。 使用双引号 当使用双引号时,可以将路径用双引号括起来,如下所示: path = "C:/Documents and Settings/user/some fo…

    python 2023年6月2日
    00
  • Python Requests模拟登录实现图书馆座位自动预约

    在本文中,我们将介绍如何使用Python的Requests库模拟登录实现图书馆座位自动预约。我们将使用Requests库发送HTTP请求,并使用Beautiful Soup库解析HTML文档,以实现自动预约座位的功能。 1. 登录 首先,我们需要模拟登录图书馆系统。我们可以使用Requests库发送POST请求,将用户名和密码作为表单数据提交。以下是一个示例…

    python 2023年5月15日
    00
  • Python中的zipfile模块使用详解

    Python中的zipfile模块使用详解 在Python中,zipfile模块提供了一种用于读取和创建ZIP文件的方法。本文将详细解Python中的zipfile模块使用,包括如何读取ZIP文件、如何创建ZIP文件、如何添加文件到ZIP文件中、如何解ZIP文件等。 读取文件 要读取ZIP文件,我们使用zipfile模块中的ZipFile类。以下是一个示例代…

    python 2023年5月13日
    00
  • Python爬虫基础之爬虫的分类知识总结

    针对“Python爬虫基础之爬虫的分类知识总结”这篇文章,我将为您提供以下攻略: 一、了解爬虫分类的基础知识 在这篇文章中,作者首先讲解了爬虫的分类,分别是通用爬虫、聚焦爬虫、增量式爬虫和深度爬虫。其中,通用爬虫指的是抓取互联网上全部网页;聚焦爬虫是抓取特定领域网站的数据;增量式爬虫是根据已抓取内容的变化量,只抓取已更新的内容;深度爬虫是指对于一个网站,不能…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python解决多进程间访问效率低的方法总结

    我为你详细讲解“Python解决多进程间访问效率低的方法总结”的完整攻略。 什么是多进程间访问效率低的问题? 在使用Python进行多进程编程时,我们经常会遇到多个进程之间需要共享数据的情况。但是,多进程之间的数据共享涉及到了进程之间的通信问题,进程通信又与操作系统的调度和内存管理密切相关。因此,多进程间数据共享往往会导致访问效率低下,程序性能受到很大影响。…

    python 2023年5月19日
    00
  • Python的Scrapy爬虫框架简单学习笔记

    Python的Scrapy爬虫框架简单学习笔记 Scrapy是一个用于数据爬取的Python框架,它提供了丰富的功能和工具,可以用来爬取各种类型的数据,包括但不限于网页,API,甚至是JSON文件等。以下是一个简单的学习笔记,帮助您了解Scrapy的基本功能和使用方法。 安装Scrapy 首先,您需要安装Scrapy。在您的命令行界面输入以下命令即可: pi…

    python 2023年5月14日
    00
  • python aiohttp的使用详解

    Python aiohttp的使用详解 Python aiohttp是一个基于asyncio的异步HTTP客户端/服务器框架,可以用于快速构建高性能的Web应用程序。本文将详细介绍Python aiohttp的使用,包括安装、基本用法、异步请求、文件上传和下载等方面,并提供两个示例。 安装 使用pip命令可以安装Python aiohttp库: pip in…

    python 2023年5月15日
    00
  • python写入中英文字符串到文件的方法

    当我们需要把字符串写入文件中保存时,我们可以利用 Python 内置的文件操作来实现,其中需要注意一些细节问题。 1. 打开文件 在文件操作中,首先需要打开文件。要打开文件,我们需要使用 Python 内置的 open() 函数,该函数有两个参数:文件路径和打开模式。 其中,文件路径指需要打开的文件所在的路径和文件名;打开模式指打开文件的方式,有读取、写入、…

    python 2023年5月20日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部