Python中的多线程和多进程编程

Python提供了对多线程和多进程的支持，但使用它们时需要注意一些关键区别和限制。

1. 多线程：Python的标准库threading提供了多线程支持。由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程在大多数情况下并不能实现真正的并行计算，但它仍然可以用于执行I/O密集型任务，如文件读写、网络通信等。

python复制代码

	import threading
	def worker(num):
	"""线程函数"""
	print(f"Worker {num}")
	# 创建线程列表
	threads = []
	for i in range(5):
	t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
	threads.append(t)
	t.start()
	# 等待所有线程完成
	for t in threads:
	t.join()

1. 多进程：Python的multiprocessing模块提供了多进程支持。与多线程不同，多进程可以实现真正的并行计算，因为每个进程都有自己的解释器，不受GIL的限制。

python复制代码

	import multiprocessing
	def worker(num):
	"""进程函数"""
	print(f"Worker {num}")
	# 创建进程列表
	processes = []
	for i in range(5):
	p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
	processes.append(p)
	p.start()
	# 等待所有进程完成
	for p in processes:
	p.join()

需要注意的是，虽然多进程可以实现并行计算，但它通常比多线程消耗更多的资源。因此，在选择使用多线程还是多进程时，需要根据具体的应用场景和需求来权衡。

另外，对于计算密集型任务，如果需要在多个核心上并行执行，通常会选择使用多进程。而对于I/O密集型任务，多线程通常是一个更好的选择，因为它们可以在一个核心上交替执行，从而充分利用I/O等待时间。