python有线程和进程实例

下面是Python中使用`threading`模块实现线程的示例代码：

import threading

def print_numbers():
    for i in range(1, 11):
        print(i)

t = threading.Thread(target=print_numbers)
t.start()  # 启动线程
t.join()  # 等待线程结束

上述代码会在一个新的线程中执行`print_numbers()`函数，该函数会输出1到10的数字。在主线程中，我们使用`t.start()`方法启动了新线程，并使用`t.join()`方法等待新线程执行完毕。

下面是Python中使用`multiprocessing`模块实现进程的示例代码：

import multiprocessing

def print_numbers():
    for i in range(1, 11):
        print(i)

p = multiprocessing.Process(target=print_numbers)
p.start()  # 启动进程
p.join()  # 等待进程结束

上述代码会在一个新的进程中执行`print_numbers()`函数，该函数会输出1到10的数字。在主进程中，我们使用`p.start()`方法启动了新进程，并使用`p.join()`方法等待新进程执行完毕。

相关问题

python多线程多进程开发代码实例

以下是一个简单的Python多线程和多进程的代码实例，分别使用了threading和multiprocessing模块：

使用多线程：

import threading

def worker(num):
    """线程执行的函数"""
    print('Worker %d started' % num)
    # 线程执行任务
    print('Worker %d finished' % num)

if __name__ == '__main__':
    # 创建5个线程
    threads = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
        threads.append(t)
    # 启动所有线程
    for t in threads:
        t.start()
    # 等待所有线程执行完毕
    for t in threads:
        t.join()

使用多进程：

import multiprocessing

def worker(num):
    """进程执行的函数"""
    print('Worker %d started' % num)
    # 进程执行任务
    print('Worker %d finished' % num)

if __name__ == '__main__':
    # 创建5个进程
    processes = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        processes.append(p)
    # 启动所有进程
    for p in processes:
        p.start()
    # 等待所有进程执行完毕
    for p in processes:
        p.join()

注意，在Windows系统中，由于操作系统限制，多进程代码需要在`if __name__ == '__main__':`语句中执行。另外，多进程中的进程间通信可以使用multiprocessing模块提供的Queue、Pipe等机制。

python中线程和进程的区别

Python中的线程和进程都是通过`threading`和`multiprocessing`模块来实现的。

线程是程序执行的最小单位，它是进程中的一个执行流程，多个线程可以共享进程的资源，如内存、文件等。线程有以下特点：

- 一个进程中可以有多个线程，每个线程都有自己的执行代码和执行上下文
- 同一进程内的多个线程之间共享进程的资源
- 线程是轻量级的，创建和销毁的开销比进程小
- 线程的切换开销比进程小

进程是程序的一个执行实例，每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他用于跟踪进程执行的辅助数据。进程是操作系统分配资源的最小单位。进程有以下特点：

- 进程是操作系统分配资源的最小单位
- 每个进程都有独立的内存空间和数据栈
- 进程之间的资源相互独立，互不干扰
- 进程之间通信需要经过IPC（Inter-Process Communication，进程间通信）机制

总结来说，线程是进程中的一个执行流程，多个线程可以共享进程的资源，而进程是程序的一个执行实例，每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他用于跟踪进程执行的辅助数据。线程的切换开销比进程小，但是进程之间的通信需要经过IPC机制。