Python多进程与多线程的使用场景详解

Python中提供了多进程和多线程两种方式来实现并发操作。本文将详细讲解它们的使用场景及示例说明，以帮助你更好地选择使用方法。

多进程适合的场景

多进程主要是针对CPU密集型任务，即需要大量计算的任务。因为Python解释器的GIL(Global Interpreter Lock)机制，多线程无法充分利用多核CPU，而多进程则可以实现真正的并行计算。

以下是多进程适合应用的场景：

多核CPU计算密集型任务

例如图像处理、深度学习、模拟运算等任务，由于需要进行大量计算，可以利用多个CPU核心实现并行计算。

多IO密集型任务

当多个IO密集型任务需要同时进行时，可以使用多进程来实现并行执行，提高任务的执行效率。

以下是一个示例代码，使用多进程同时读取多个文件并计算文件中数字的和：

import os

# 创建文件列表
file_list = ['file_1.txt', 'file_2.txt', 'file_3.txt', 'file_4.txt']

# 创建处理函数
def process_file(file_name):
    with open(file_name, 'r') as f:
        num_sum = 0
        for line in f:
            num_sum += int(line.strip())
        print(f"{file_name} sum is {num_sum}")

# 创建进程池
from multiprocessing import Pool
pool = Pool(os.cpu_count())

# 利用进程池并行执行任务
pool.map(process_file, file_list)

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

多线程适合的场景

多线程主要适用于IO密集型任务，例如网络操作、文件读写等，因为这些操作会阻塞进程的IO操作，使用多个线程可以在进程阻塞时切换线程继续执行其他任务，提高任务的执行效率。

以下是多线程适合应用的场景：

多个IO密集型任务

一般来说，如果IO操作耗时不是很长，且需要进行大量的IO操作，使用多线程会比使用多进程更加高效。因为多线程创建和销毁的开销比较小，并且在执行IO操作时可以切换线程执行其他任务。

以下是一个示例代码，使用多线程同时下载多个网页并保存到本地：

import requests
import threading

# 创建URL列表
url_list = ['http://www.google.com',
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.qq.com',
            'http://www.gitee.com',
            'http://www.github.com']

# 创建下载函数
def download(url):
    r = requests.get(url)
    file_name = f"{url.split('//')[1]}.html"
    with open(file_name, 'wb') as f:
        f.write(r.content)
    print(f"{file_name} download complete")

# 创建线程列表
thread_list = []
for url in url_list:
    t = threading.Thread(target=download, args=(url,))
    thread_list.append(t)

# 启动线程
for thread in thread_list:
    thread.start()

# 等待线程完成
for thread in thread_list:
    thread.join()

以上就是Python多进程与多线程的使用场景详解及示例说明，希望通过本文能够帮助你更好地选择合适的并发操作方式。