python 多进程threading

### 回答1：
在 Python 中，有两种实现多进程的方式：`multiprocessing` 和 `subprocess`。而 `threading` 则是实现多线程的模块。

`threading` 模块可以轻松地创建和管理线程。通过创建一个 `Thread` 对象，可以启动一个新线程来执行一个函数。下面是一个简单的例子：

import threading

def worker():
    """Thread worker function"""
    print('Worker')

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

以上代码会创建 5 个线程并且每个线程都会调用 `worker` 函数。

需要注意的是，`threading` 是基于线程的并发，而不是基于进程的并发。因此，多个线程共享同一进程资源，包括全局变量和文件句柄等。在多线程编程中需要考虑线程安全性问题，如使用锁来保护共享资源。

### 回答2：
Python中的多进程和多线程是用于实现并发编程的两种常用方式。

多进程指的是在一个程序中同时运行多个进程。每个进程都拥有独立的内存空间，可以并行执行不同的任务，充分利用多核处理器的性能。Python中的multiprocessing模块提供了多进程编程的支持。通过创建进程对象，可以将任务分配给不同的子进程，并通过管道或队列进行通信。多进程编程可以提高程序的运行效率，特别适用于CPU密集型任务。

多线程指的是在一个程序中同时运行多个线程。与多进程不同，多线程共享同一个进程的资源，包括内存空间和各种系统资源。多线程编程可以提高程序的响应速度，特别适用于I/O密集型任务。Python中的threading模块提供了多线程编程的支持。通过创建线程对象，可以将任务分配给不同的子线程，并通过锁或队列进行线程间的同步。

无论是多进程还是多线程，都可以通过并发编程实现任务的并行执行，提高程序的性能和效率。选择使用多进程还是多线程，取决于具体的任务性质和需求。一般来说，对于CPU密集型任务，多进程更为适合；而对于I/O密集型任务，多线程更为适合。然而，在Python中由于GIL（全局解释器锁）的存在，多线程并不能真正实现并行计算，因此在一些特定情况下，多进程可能更为合适。

总结来说，Python中的多进程和多线程是为了实现并发编程而提供的两种常用方式。多进程适用于CPU密集型任务，而多线程适用于I/O密集型任务。