深入浅析python中的多进程、多线程、协程

深入浅析Python中的多进程、多线程、协程

Python中具有并发性的方式包括多进程、多线程和协程，每种方式都有优缺点。在本篇文章中，我们将会深入浅析这三种并发方式，并通过示例说明每种方式的使用。

多进程

多进程是指在操作系统中创建多个独立的进程进行任务的执行。每个进程之间都有自己独立的内存空间，相互之间不会干扰。Python多进程可以通过内置的multiprocessing模块来实现。

下面是一个简单的多进程示例。它创建了两个子进程，分别执行task1()和task2()函数。

import multiprocessing

def task1():
    for i in range(5):
        print('task1', i)

def task2():
    for i in range(5):
        print('task2', i)

if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=task1)
    p2 = multiprocessing.Process(target=task2)
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

在运行上面的代码段时，可以看到两个子进程分别交替执行task1()和task2()函数。

使用多进程的优点是稳定性高，每个进程之间都是独立的，互不影响。缺点是需要创建多个进程，消耗较多的系统资源。

多线程

多线程是指在同一个进程中创建多个线程进行任务的执行。相比于多进程来说，多线程的创建开销较小。Python中多线程可以通过内置的threading模块来实现。

下面是一个简单的多线程示例。它创建了两个子线程，分别执行task1()和task2()函数。

import threading

def task1():
    for i in range(5):
        print('task1', i)

def task2():
    for i in range(5):
        print('task2', i)

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=task1)
    t2 = threading.Thread(target=task2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

在运行上面的代码段时，可以看到两个子线程分别交替执行task1()和task2()函数。

使用多线程的优点是创建开销小，适合执行短时间的任务。缺点是由于Python的全局锁机制（GIL），同一时间内只有一个线程可以执行Python字节码，因此多线程不能充分利用多核CPU性能。

协程

协程是一种轻量级的线程，多个协程在同一个线程中交替执行，每个协程之间都是互相协作完成任务。Python中协程可以通过内置的asyncio模块来实现。

下面是一个简单的协程示例。它创建了两个协程任务，分别执行task1()和task2()函数。

import asyncio

async def task1():
    for i in range(5):
        print('task1', i)
        await asyncio.sleep(1)

async def task2():
    for i in range(5):
        print('task2', i)
        await asyncio.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    tasks = [task1(), task2()]
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    loop.close()

在运行上面的代码段时，可以看到两个协程任务分别交替执行task1()和task2()函数，并且每个协程都有1秒的睡眠时间。

使用协程的优点是轻量、易于切换、高效，能够充分利用CPU性能。缺点是因为协程是在同一个线程中交替执行，不能同时进行计算密集型任务。

总的来说，多进程适合执行长时间的、计算密集型任务，多线程适合执行短时间的、I/O阻塞型任务，协程适合执行切换频繁、I/O密集型任务。