python3不阻塞启动进程
时间: 2023-09-06 11:03:28 浏览: 53
Python3不阻塞启动进程。这是因为Python3中的多线程库(threading)使用全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)来确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码。虽然多线程可以通过高效的任务切换机制实现并发执行,但是由于GIL的存在,多线程在CPU密集型任务上的性能并不会得到提升。
与多线程不同,Python3的多进程库(multiprocessing)使用了完全不同的机制,每个进程都有独立的解释器和GIL。这意味着多个进程可以同时执行CPU密集型任务,并且能够利用多核处理器的全部性能。启动多个进程不会阻塞主进程的执行,因为每个进程都在独立的解释器中运行,彼此之间互不干扰。
当使用multiprocessing库启动进程时,可以通过调用进程的start()方法来启动进程并立即返回,而不需要等待进程的执行完成。这样可以在主进程中同时启动多个子进程,并实现并行化处理。
总之,Python3的多进程不会阻塞主进程的启动,可以在主进程中并行启动多个子进程,从而充分利用多核处理器的性能。这使得Python3特别适合处理CPU密集型任务,并提高了程序的执行效率。
相关问题
Python创建子进程不阻塞主进程
在 Python 中,可以使用 `multiprocessing` 模块来创建子进程。创建子进程不会阻塞主进程,主进程可以继续执行其他任务。
以下是一个简单的例子,演示如何创建子进程:
```python
import multiprocessing
def worker():
"""子进程要执行的任务"""
print('Worker process')
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target=worker)
p.start()
print('Main process')
```
在这个例子中,我们定义了一个 `worker` 函数作为子进程要执行的任务。然后,我们使用 `multiprocessing.Process` 类创建了一个新的进程对象 `p`,并将 `worker` 函数作为参数传递给它。接着,我们调用 `start` 方法来启动子进程,并在主进程中打印出一条消息。
当我们运行这个程序时,会看到输出:
```
Main process
Worker process
```
可以看到,主进程和子进程是并行执行的,主进程并没有被阻塞。需要注意的是,在 Windows 系统中,必须将 `target` 函数放在 `if __name__ == '__main__'` 语句块中执行,否则会出现异常。这是因为 Windows 系统的进程模型与 Unix/Linux 系统有所不同。
python多进程中启动多线程
启动多线程在Python多进程中可以提高程序的并发性和效率。Python的多线程可以在多个CPU核心上同时执行,从而使得程序可以更快地完成任务。在Python中,使用`threading`模块可以创建和管理多个线程。以下是在Python多进程中启动多线程的步骤:
1. 导入`threading`模块:首先需要导入`threading`模块,以便使用其中提供的多线程功能。
2. 创建线程对象:使用`threading.Thread()`类来创建线程对象。在创建线程对象时,需要指定线程要执行的函数或方法,并可以传递参数给该函数或方法。
3. 启动线程:通过调用线程对象的`start()`方法来启动线程。启动线程后,线程对象会自动调用其对应函数或方法。
4. 等待线程结束:如果需要等待所有线程执行完毕,可以使用`join()`方法。调用线程对象的`join()`方法会阻塞主线程,直到该线程执行完毕。
需要注意的是,Python的多线程由于全局解释器锁(GIL)的存在,并不能实现真正的并行执行。因此,在处理计算密集型的任务时,多线程的效果可能不如多进程。但在面对I/O密集型任务时,多线程可以充分利用等待I/O操作的时间,提高程序的效率。
引用中提到了关于Python多线程的GIL锁问题,该问题限制了Python线程的并行性能。因此,在使用多线程时,需要根据具体的任务类型和需求来选择合适的并发模型。在处理I/O密集型任务时,多线程仍然是一个有效的选择,可以充分利用系统资源,提高程序的运行速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python 多线程+多进程简单使用教程,如何在多进程开多线程](https://download.csdn.net/download/weixin_38733367/13740222)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python爬虫之多线程、多进程爬虫](https://download.csdn.net/download/weixin_38671048/15443909)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python变量在函数中的作用域.md](https://download.csdn.net/download/qq_42431718/88241192)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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