Python并发编程：进程与线程

最新推荐文章于 2025-12-15 12:46:33 发布
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本文详细介绍了Python中的进程和线程，包括如何创建和管理进程、线程，以及进程间通信和线程同步。通过示例代码演示了如何使用multiprocessing和threading模块，探讨了进程与线程的选择因素。

Python并发编程：进程与线程

在Python编程中，我们经常需要处理并发任务，即同时执行多个任务。为了实现并发编程，Python提供了两种主要的机制：进程和线程。进程和线程都允许我们同时执行多个任务，但它们之间有一些重要的区别。本文将详细介绍Python中的进程和线程，并提供相应的源代码示例。

一、进程
进程是操作系统分配资源和执行任务的基本单位。在Python中，我们可以使用multiprocessing模块来创建和管理进程。下面是一个简单的示例，展示了如何创建和启动一个进程：

import multiprocessing

def worker():
    """进程执行的任务"""
    print("Worker process"
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Python并发编程：多线程与多进程实战
windowshht的博客
06-29 1180
因此，在进行并发编程时，我们需要仔细分析任务的特点和需求，选择合适的并发编程模型和技术，并进行充分的测试和调优。然而，对于CPU密集型任务，多进程编程可能更加合适，因为它可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的并行计算能力。最后，还需要注意代码的优化和算法的选择，以提高单个任务的执行效率。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。未来，我们可以期待更多的并发编程技术和工具的出现，为我们提供更加高效、灵活和可靠的并发编程体验。
Python并发编程：多线程（threading模块）
互联网架构小马的博客
08-27 1898
多线程是一种并发编程方式，它允许在一个进程内同时运行多个线程，从而提高程序的运行效率。线程是轻量级的进程，拥有自己的栈空间，但共享同一个进程的内存空间。本文详细介绍了Python的threading模块，包括线程的创建、线程同步、线程池的使用，并通过多个示例展示了如何在实际项目中应用这些技术。通过学习这些内容，您应该能够熟练掌握Python中的多线程编程，提高编写并发程序的能力。多线程编程可以显著提高程序的并发性能，但也带来了新的挑战和问题。
轻松学Python并发编程：线程、进程与异步
墨辰JC的博客
08-21 1251
在编程中，队列（Queue）是一种常用的数据结构，它遵循先进先出（FIFO, First-In-First-Out）的原则，即第一个进入队列的元素也是第一个被取出的元素。在多线程编程中，创建和销毁线程是需要一定开销的，特别是在高频率地创建和销毁线程时，这种开销可能会显著影响程序的性能。线程池（Thread Pool）是一种优化机制，它通过提前创建好一组可复用的线程来管理并发任务的执行，避免了频繁创建和销毁线程的开销。一个事件循环在运行时，不断检查是否有任务需要执行，并在任务等待I/O操作时切换到其他任务。
【Python】Python并发编程：线程、进程、协程详解
weixin_42636075的博客
07-18 1201
本文介绍了Python中三种并发编程方式：线程(Threading)、进程(Multiprocessing)和协程(Coroutines)。线程适合I/O密集型任务，但受GIL限制；进程能实现真正并行，适合CPU密集型任务；协程通过async/await语法实现高性能异步编程。文章详细对比了三者的优缺点，并提供了基础代码示例，包括线程同步、进程池、进程通信和协程异步请求的实现方法，帮助开发者根据场景选择合适的并发方案。
Python并发编程：多进程、多线程与协程概念与实战
qq_44242804的博客
09-22 741
本文介绍了Python中四种并发编程方式：多进程、多线程、协程和进程池/线程池。1）多进程适合CPU密集型任务，通过multiprocessing模块实现，进程间内存独立但通信成本高；2）多线程适合I/O密集型任务，线程共享内存但需处理同步问题，受GIL限制；3）协程通过asyncio实现，适用于高并发网络编程，资源消耗低；4）进程池/线程池通过预先创建进程/线程来避免频繁创建销毁的开销，分别适用于CPU密集和I/O密集的批量任务。每种方式各有特点，需根据任务类型选择合适的并发模型。
Python并发编程基础：进程与线程本质区别详解
YAnt的博客
07-01 811
本教程深入对比进程与线程的核心特性，从资源分配、内存空间、创建开销和通信机制等维度剖析本质差异。通过Python代码示例和GIL机制解析，阐明多线程与多进程的适用场景，并提供混合模型解决方案。
并发编程：使用多线程与多进程提升 Python 程序性能
一名热衷于技术的全栈开发者，专注于前端与后端的全面技术探索。在这里，我将分享我在技术领域的学习与成长，助力更多开发者的进步。
12-17 1668
IO 密集型任务：使用多线程 (threading或线程池CPU 密集型任务：使用多进程 (或进程池线程池与进程池：推荐使用，自动管理线程/进程，简化代码。通过合理地使用多线程和多进程，可以大幅提升 Python 程序的性能，特别是在处理大规模数据、网络请求或计算任务时。希望本文的介绍与示例能帮助你更好地理解并发编程并将其应用到实际项目中。
Python实战：并发编程：线程与进程
oandy0的博客
03-19 974
Python中的线程和进程是实现并发编程的两种主要方式。线程适合执行IO密集型任务，进程适合执行CPU密集型任务。在选择使用线程还是进程时，需要根据具体的使用场景和性能需求来做出决策。同时，线程同步和进程间通信也是并发编程中需要关注的重要方面。
Python并发编程：揭开多线程与异步编程的神秘面纱
南风以南
04-28 1524
在Python的世界里，多线程犹如魔法师手中的魔杖，通过threading模块我们可以轻松地编织出并发执行的神奇景象。这个模块提供了创建、管理线程的基本结构，允许我们定义线程任务，进而实现任务的并发执行。线程就像一个个独立的工人，在同一个进程的工厂里各司其职，共同推进整体工作的进度。想象一个热闹的餐厅，一位服务员在单一的工作台上接待众多客人。虽然只有一人服务，但服务员并不会因为等待某个客人的菜单确认而闲下来，而是会在等待的同时去询问其他客人的需求，然后高效地来回穿梭于厨房与餐桌之间。
Python并发总结：多线程、多进程与异步编程
dsgdauigfs的博客
04-08 1420
总的来看，多线程是在一个进程里创建多个线程，共享资源，线程切换开销小，适合I/O密集型任务，像网络请求、文件读写。它编程简单，能提高程序响应性，但因全局解释器锁，在CPU密集型任务中无法发挥多核优势，还存在线程安全问题。多进程中每个进程有独立内存和资源，适合CPU密集型任务，能充分利用多核CPU，稳定性高。不过，进程创建和销毁开销大，进程间通信和数据共享复杂。异步编程基于事件循环和协程，在单线程内实现异步。它并发性能高，代码简洁，适合大量 I/O 密集型任务。
精选资源
Python并发编程详解：多线程与多进程及其应用场景
10-11
内容概要：本文深入探讨了Python中的并发编程概念，特别是多线程与多进程的应用及其在不同负载情况下的优劣。通过对I/O密集型和CPU密集型任务的对比分析以及GIL（全局解释器锁）所带来的影响，介绍了具体实例，帮助...
【Python并发编程】进程与线程详解：基础概念、创建管理、通信同步及应用场景分析
05-18
适合人群：具备一定编程基础，尤其是对Python并发编程感兴趣的开发者。 使用场景及目标：①理解进程与线程的基本概念及其在Python中的实现；②掌握多进程和多线程的创建、管理和通信方式；③学会根据任务性质选择...
【计算机科学】基于Python的并发编程技术详解：进程与线程的应用及优化策略
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内容概要：本文档介绍了并发编程的基础概念和技术细节，包括进程和线程的基本概念及其区别、多线程开发中的线程安全、线程锁和死锁的处理、线程池的应用，以及单例模式的实现。文档首先讲解了进程和线程的概念，强调...
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
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本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
df赋值和.copy的区别（SettingWithCopyWarning）
ranchor666的博客
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copy()
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通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
最新发布
2501_93253814的博客
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本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
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本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
weixin_52173250的博客
12-12 178
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
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