Python控制多进程与多线程并发数总结

Python是一门高效的编程语言，在处理并发请求时，可以通过控制多进程、多线程并发数来提高异步处理的能力。以下是Python控制多进程与多线程并发数总结的攻略：

多进程并发

1. 采用进程池技术

使用Python的multiprocessing库，开启多个进程，进程之间进行任务的分配和交流，使用进程池可以有效提高程序的并发能力。以下是该方法的一个示例：

import multiprocessing

def func(num):
    print('进程%d' % num)
    return

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3) # 进程池容量为3
    for i in range(3):
        pool.apply_async(func, args=(i,))
    pool.close()
    pool.join()

2. 多进程运行多个实例

开启多个完全独立的进程，每个进程运行一个实例，这样每个进程都有完整的资源占用，不会竞争。下面是一个示例：

import os

for i in range(3):
    pid = os.fork()
    if pid == 0:
        print('进程%d' % i)
        exit()

多线程并发

1. 采用线程池技术

使用Python的concurrent.futures库，使用线程池可以有效提高程序的并发能力。以下是该方法的一个示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def func(num):
    print('线程%d' % num)
    return

if __name__ == '__main__':
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: # 线程池容量为3
        for i in range(3):
            executor.submit(func, i)

2. 多线程运行，避免被GIL（全局解释器锁）阻塞

由于Python的GIL限制了CPU-bound的多线程程序的并发能力，可以改用IO-bound多线程程序来实现。以下是一个示例：

import threading

def func():
    num = 0
    for i in range(10000000):
        num += 1
    print('线程%s, num=%d' % (threading.current_thread().name, num))
    return

if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=func)
        t.start()

以上就是Python控制多进程与多线程并发数的总结攻略，希望能对大家有所帮助。