Python多线程与多进程实战解析

"本文主要介绍了Python中的多线程处理，包括单进程、多进程的概念，并通过实例代码展示了如何在Python中实现多线程操作。文章还提到了进程管理中的`join()`方法，以及如何查看进程状态。" 在计算机编程中，多线程和多进程是并行处理和提高程序效率的重要手段。Python提供了对这两种并发模型的支持。 **1. 单进程** 单进程是指程序在执行过程中只有一个进程，所有的任务都在这个进程中依次执行。在Python中，如果你的代码没有使用多线程或多进程，那么默认情况下就是单进程执行。这意味着，即使你的程序中有多个任务，它们也会按照代码的顺序逐一执行，不会同时进行。在CPU资源利用率较高的场景下，单进程可能会导致程序执行速度慢。 **2. 多进程** 多进程是程序中同时运行多个独立的进程，每个进程都有自己的内存空间和系统资源。Python的`multiprocessing`模块提供了一个方便的接口来创建和管理进程。在上述代码中，`Process`类用于创建新进程，`target`参数指定新进程需要执行的函数，`args`则传递给该函数的参数。`p.start()`启动进程，而`p.join()`则是等待该进程执行完毕再继续执行下一个进程。 **3. 多线程** 多线程是在同一进程中创建多个执行线程，这些线程可以共享进程的资源，但拥有各自的执行路径。Python的`threading`模块提供了多线程的支持。虽然多线程可以实现一定程度上的并行，但由于GIL（全局解释器锁）的存在，Python的多线程并不能实现真正的并行计算，尤其在CPU密集型任务上。不过，对于I/O密集型任务，多线程依然能提高程序的响应速度。 **实例代码解析** 在给出的代码中，作者创建了一个名为`sayhi`的函数，它打印一条消息并休眠10秒。然后在一个循环中，创建了100个`Process`实例，每个实例都会运行`sayhi`函数。`p.start()`启动每个进程，`p.join()`确保当前进程结束才会启动下一个进程。这样，进程会一个接一个地执行，而不是同时启动所有100个进程。 **进程查看** 为了检查程序是否正确地创建了进程，可以使用`ps -ef | grep multi`命令来查看当前系统中是否存在名为`multi`的进程。在这个例子中，我们看到有一个进程正在运行`grep multi`命令，这表明代码已经被执行。 Python的多线程和多进程技术可以帮助开发者提高程序的并发性能，但需要注意GIL对多线程的影响以及合理使用`join()`等进程管理方法。在设计多线程或多进程程序时，应根据任务的性质选择合适的并发模型，以优化程序性能。