Python学习中多线程和多处理指南

使用Python分析数据，如果使用了正确的数据结构和算法，有时可以大量提高程序的速度。实现此目的的一种方法是使用Muiltithreading(多线程)或Multiprocessing(多重处理)。

在这篇文章中，我们不会详细讨论多线程或多处理的内部原理。相反，我们举一个例子，编写一个小的Python脚本从Unsplash下载图像。我们将从一次下载一个图像的版本开始。接下来，我们使用线程来提高执行速度。

多线程

简单地说，线程允许您并行地运行程序。花费大量时间等待外部事件的任务通常适合线程化。它们也称为I/O Bound任务例如从文件中读写，网络操作或使用API在线下载。让我们来看一个示例，它展示了使用线程的好处。

没有线程

在本例中，我们希望通过顺序运行程序来查看从Unsplash API下载15张图像需要多长时间:

一共用时​23秒。

多线程

让我们看看Pyhton中的线程模块如何显著地改进我们的程序执行：

我们可以看到，与不使用线程代码相比，使用线程代码可以显著提高速度。从23秒到5秒。

对于本例，请注意在创建线程时存在开销，因此将线程用于多个API调用是有意义的，而不仅仅是单个调用。

此外，对于密集的计算，如数据处理，图像处理多处理比线程执行得更好。