[Python]进程与线程

【Python】 进程与线程 在计算机操作系统中,进程是资源分配和调度的基本单位。每个进程都有自己独立的内存空间、代码执行上下文以及系统资源,如文件描述符、网络连接等。进程之间相互隔离,一个进程的崩溃通常不会影响到其他进程。 在 Python 中,多进程编程允许我们充分利用多核处理器的优势,并行地执行多个任务,从而提高程序的执行效率和响应速度。例如,在处理大规模数据计算、网络爬虫的并发请求、图像处理等任务时,多进程可以显著缩短执行时间。 阅读详情

1 并发与并行

并发:在一段时间内交替去执行多个任务。对于单核cpu处理多任务,操作系统轮流让各个任务交替执行。

并行:在一段时间内真正的同时一起执行多个任务。对于多核cpu处理多任务,操作系统会给cpu的每个内核安排一个执行的任务。

2 多进程

概念:进程(Process)是资源分配的最小单元,是操作系统进行资源分配和调度运行的基本单位。通俗理解:一个正在运行的程序就是一个进程(一个程序运行后最少有一个进程)。

2.1 进程创建与启动

# 边听音乐边敲代码
import multiprocessing,time

def music():
    for i in range(3):
        print('听音乐...',flush=True)
        time.sleep(0.2)

def coding():
    for i in range(3):
        print('敲代码...',flush=True)
        time.sleep(0.2)

if __name__=='__main__':
    music_process = multiprocessing.Process(target=music)
    coding_process = multiprocessing.Process(target=coding)

    music_process.start()
    coding_process.start()

2.2 进程执行带有参数的任务

import multiprocessing,time
def music(name,timer):
    print(f'正在听{name}的音乐')
    time.sleep(timer)

def coding(task,timer):
    print(f'正在编写{task}程序')
    time.sleep(timer)

if __name__=='__main__':
    music_process=multiprocessing.Process(target=music,args=('周杰伦',0.1))
    coding_process=multiprocessing.Process(target=coding,kwargs={'task':'多进程','timer':0.1})
    
Python进程、线程、协程 每个进程都有各自的一块独立的内存,保证进程彼此间的内存地址空间的隔离。这种任务虽然也可以用多任务完成,但是当任务过多时(超过cpu的核数),花在任务切换的时间就越多,CPU执行任务的效率就越低,所以,要最高效地利用CPU,计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。:涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务,比如网络传输、数据库等调用、爬虫等,这类任务的特点是CPU消耗很少,任务的大部分时间都在等待IO操作完成(存在阻塞),99%的时间花费在IO上(因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度)。 阅读详情

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