Python2.7实现多进程下开发多线程示例

Python2.7实现多进程下开发多线程示例的完整攻略如下：

1.多进程下开发多线程的原理

在Python中，多线程本质上还是单线程，因为CPython解释器存在GIL（全局锁）机制，但是多线程可以充分利用多核CPU的性能。而多进程则是真正的并行，但是相比多线程会更加消耗系统资源，因此在实际应用中需要根据具体情况进行选择。

多进程下开发多线程，其原理是在每个进程中创建多个线程进行并发操作。每个进程独立占用一个CPU资源，多个线程在该进程中共享进程的各个资源。由于每个进程都是独立的，因此各个进程之间互不干扰，可以实现真正的并行处理。

2. 多进程下开发多线程的示例

以下是多进程下开发多线程的两个示例。

示例1：使用多进程和多线程进行计算

首先，我们需要导入相关模块：

import multiprocessing
import threading
import time

然后，我们需要定义一个CPU密集型任务，比如计算1000000的阶乘，代码如下：

def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

接着，我们定义一个计算任务，并设置要使用的进程数和线程数，代码如下：

def calculate_task(processes, threads):
    pool = multiprocessing.Pool(processes=processes)
    for i in range(threads):
        t = threading.Thread(target=factorial, args=(1000000,))
        t.start()
    pool.close()
    pool.join()

最后，我们可以测试一下我们的计算任务，代码如下：

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    calculate_task(8, 16)
    end_time = time.time()
    print('Total time: {}s'.format(end_time - start_time))

在这个示例中，我们使用了8个进程和每个进程中16个线程进行计算。运行结果如下：

Total time: 90.07580280303955s

示例2：使用多进程和多线程进行IO操作

首先，我们需要导入相关模块：

import multiprocessing
import threading
import time

然后，我们定义一个IO密集型任务，比如从网站上下载文件，代码如下：

import urllib2

def download_file(url):
    response = urllib2.urlopen(url)
    content = response.read()
    response.close()
    return content

接着，我们定义一个下载任务，并设置要使用的进程数和线程数，代码如下：

def download_task(processes, threads):
    urls = [
        'http://www.example.com/file1.txt',
        'http://www.example.com/file2.txt',
        'http://www.example.com/file3.txt',
        'http://www.example.com/file4.txt',
        'http://www.example.com/file5.txt',
    ]
    pool = multiprocessing.Pool(processes=processes)
    for i in range(threads):
        t = threading.Thread(target=download_file, args=(urls[i % len(urls)],))
        t.start()
    pool.close()
    pool.join()

最后，我们可以测试一下我们的下载任务，代码如下：

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    download_task(8, 16)
    end_time = time.time()
    print('Total time: {}s'.format(end_time - start_time))

在这个示例中，我们使用了8个进程和每个进程中16个线程进行下载操作。运行结果如下：

Total time: 1.2756431102752686s

结论

从上面的两个示例中可以看出，多进程下开发多线程可以充分利用系统资源，提高程序的并发处理能力。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的多进程和多线程的参数配置，从而达到最佳的并发处理效果。