multiprocessing.apply_async与threading.Thread有什么区别?
时间: 2024-05-30 13:11:16 浏览: 223
Python多进程multiprocessing.Pool类详解
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`multiprocessing.apply_async()` 和 `threading.Thread()` 都可以用来创建并发程序,但是它们之间有几个重要的区别。
1. 并发方式
`multiprocessing.apply_async()` 使用多进程并发方式,而 `threading.Thread()` 使用多线程并发方式。多进程和多线程的主要区别在于它们的内存模型不同:多进程有独立的地址空间,多线程共享地址空间。
2. 并发效率
多进程并发方式相对于多线程并发方式来说,需要更多的系统开销,因为每个进程都需要独立的地址空间、系统资源等。但是多进程并发方式可以利用多核 CPU 的优势,实现更好的并发效率。
3. 程序复杂度
多进程并发方式相对于多线程并发方式来说,需要对进程间通信和同步进行更多的处理,因为每个进程拥有独立的地址空间,需要使用进程间通信机制来实现数据共享和协同工作。而多线程并发方式可以更方便地共享变量和共享数据结构。
综上所述,`multiprocessing.apply_async()` 和 `threading.Thread()` 的区别主要在于并发方式、并发效率和程序复杂度等方面。在选择并发方式时,需要根据具体情况和需求进行选择。
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