Python多线程与多进程-shenghe201604251
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【Python多线程与多进程】是编程领域中关于并发执行任务的重要概念,尤其是在Python这样的高级编程语言中。本文由何胜于2016年4月25日撰写,通过计算机与工厂的类比来解释这两个概念。 计算机通常被视为单核工厂,其中有一个CPU(中央处理器)和一个供电系统,类似于工厂的电源。在计算机中,多个进程可以比作工厂里的多个车间,每个车间代表一个独立的执行单元。然而,就像工厂的供电系统一次只能为一个车间供电一样,单核CPU在同一时刻只能执行一个进程。在这个类比中,进程有很多线程,就像车间里有很多工人协同完成任务。线程是进程内部的执行流,它们共享同一块内存,就像车间内的工具和材料是共享的。 在多线程编程中,线程间的同步是非常重要的,因为它们可能会同时访问和修改共享内存。为了防止这种冲突,需要使用锁机制,就像某些车间的特定区域需要上锁,只有一个工人能进入工作,完成任务后再解锁。在Python中,可以使用`threading.Lock`来实现线程同步,确保同一时间只有一个线程能执行特定操作。 进程作为资源分配的最小单位,拥有自己的独立内存空间,包含一个或多个线程。线程则是CPU调度的基本单位,它们共享进程的资源,比如虚拟内存、文件描述符和信号处理。Python中的线程通过`threading`模块来创建和管理。 Python线程的优点包括: 1. **性能改善**:线程的创建和切换成本较低,相比进程,可以更快地实现并发。 2. **简单易用**:线程的使用比进程更为简便,因为它们共享内存空间。 3. **共享全局内存**:所有线程都可以访问进程的全局变量,便于数据交换。 4. **可移植性**:线程模型在跨平台时通常比进程模型更具兼容性。 然而,Python线程也存在一些缺点: 1. **函数调用限制**:线程不能启动新的程序,只能调用函数。 2. **线程同步和队列**:由于共享内存,线程间需要同步,以避免数据竞争问题。 3. **全局解释器锁(GIL)**:Python 2.7及更早版本中,所有线程必须获取GIL才能执行,这意味着在多核CPU上,多线程并不能充分利用所有核心,可能导致性能下降。 Python的`threading`模块提供了丰富的功能,例如: - `activeCount`:返回当前运行中的线程数量,包括主线程。 - `currentThread`:返回当前正在执行的线程对象。 - `enumerate`:返回一个包含所有活跃线程的列表。 示例代码展示了如何创建和启动线程,以及如何在主线程中打印输出。`threading.Thread`对象可以设置目标函数、线程名称、参数等。`threading.Timer`是`threading.Thread`的子类,用于在指定延迟后执行任务。 总结来说,Python的多线程和多进程是并发编程的关键工具,理解它们的概念和使用方法对于优化程序性能和解决并发问题至关重要。尽管线程存在一些限制,如GIL,但在适当的情境下,它们仍然是提高效率的有效手段。
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