python多进程和多线程介绍

Python多进程和多线程是Python并发编程的核心内容，可以充分利用多核CPU资源，提高程序执行效率。下面是Python多进程和多线程的详细介绍及示例说明：

多进程

多进程指的是在一个应用程序中启动多个进程，每个进程各自独立运行。主要特点包括：

• 每个进程独立运行，相互之间不会影响
• 各进程之间可以使用IPC（进程间通信）实现数据共享

以下是Python多进程的示例演示：

import multiprocessing

def worker(num):
    """多进程执行函数"""
    print('Worker %s' % num)

# 创建多进程
for i in range(5):
    # 创建进程，target参数为任务函数名，args参数为传入任务函数的参数列表
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
    # 启动进程
    p.start()

# 等待所有子进程执行完成后再结束主进程
p.join()

以上代码创建了5个子进程，每个进程执行worker函数，并打印出当前进程的编号，运行结果如下:

Worker 0
Worker 1
Worker 2
Worker 3
Worker 4

多线程

多线程指的是在一个应用程序中启动多个线程，每个线程都可以执行不同的任务。线程是CPU调度的最小单位，具有如下特点：

• 线程共享进程的内存空间，所以数据共享容易实现
• 各个线程之间切换的开销比进程小，且系统开销较小

以下是Python多线程的示例演示：

import threading

def worker(num):
    """多线程执行函数"""
    print('Worker %s' % num)

# 创建多线程
for i in range(5):
    # 创建线程，target参数为任务函数名，args参数为传入任务函数的参数列表
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    # 启动线程
    t.start()

# 等待所有子线程执行完成后再结束主线程
t.join()

以上代码创建了5个子线程，每个线程执行worker函数，并打印出当前线程的编号，运行结果如下：

Worker 0
Worker 1
Worker 2
Worker 3
Worker 4

以上是Python多进程和多线程的详细介绍及示例说明。在实际的编码过程中，需要根据具体问题的需求选择合适的并发编程方式。