Python多线程与多进程模块实战比较

本文主要介绍了Python中并发编程的两种主要方式：threading模块和multiprocessing模块的基本用法。作者在研究项目时，最初选择了threading模块，因为它通常被认为适合轻量级并发任务，如线程切换快速且能够共享进程资源。然而，作者发现threading模块在某些场景下存在限制，因此转向了multiprocessing模块，这是一个更强大的并发工具。 1. **threading模块创建线程** - **方式一：通过函数创建** - 使用`threading.Thread`类创建线程，传入`target`参数指定要执行的函数，如`counter`函数，通过`args`参数传递函数参数。示例代码展示了如何创建一个计数器线程，执行`counter(1000)`，并通过`th.join()`确保主线程等待子线程完成。 - **方式二：通过可调用对象** - 这种方式适用于已有类或者对象需要作为线程执行的情况，可以直接传递对象实例。 2. **multiprocessing模块的优势** - 多进程创建，相比线程，进程间通信更加安全，避免了GIL（全局解释器锁）带来的性能瓶颈，特别是在CPU密集型任务中，可以充分利用多核资源。 - multiprocessing提供了`Process`类，类似于threading的`Thread`，但能创建独立的进程，具有更好的隔离性。 3. **潜在问题与陷阱** - `threading.join()`会导致主线程阻塞，如果不慎使用，可能会阻塞整个程序。理解它就像一个信号量，表示主线程等待子线程执行完毕。但过度依赖join可能会导致程序设计变得复杂。 - 在处理大量并发时，应考虑进程间的通信和同步机制，如`Queue`、`Pipe`或`Manager`，以确保数据一致性。 文章通过实例对比了threading和multiprocessing的使用，并分享了作者在实践中遇到的问题和解决方案，这对于理解和应用Python并发编程具有实际参考价值。无论是初学者还是进阶开发者，都能从中获益，了解到如何在不同场景下选择合适的并发方案。