python中的线程和进程的理解

 转载链接

http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html

 

调度

在传统的计算机操作系统中,CPU调度的基本单位是进程。后来操作系统普遍引入了线程的概念,线程成为了CPU调度的基本单位,进程只能作为资源拥有的基本单位。

并行

由于线程的引入,原先一个进程只能有一个并发,现在一个进程可以有多个线程并行执行。早期的很多HTTP server都是通过线程来解决服务器的并发,比起之前用fork子进程来处理并发效率有了数倍的提升。这一切都得益于线程可以用进程更低的代价实现并发。

共享资源

下图用来说明线程和进程之间共享资源的情况。

 

preview

  • 进程的公有数据段内存(利用这些共享的数据,线程很容易的实现相互之间的通讯)
  • 进程打开的FD(File Descriptor,文件描述符)
  • 信号的处理器
  • 进程用户ID(UID)与进程组ID(PGID)

隔离

Linux的线程会独立拥有如下资源(非共享):

  • 线程ID,在Linux中线程和进程共享ID空间,在UNIX系统中线程的ID是和进程ID不同层面的概念
  • 寄存器的值,这其实就是线程能作为独立调度单元的最必要的保证
  • 线程的栈,这是线程能并行运行的保证
  • 优先级,Linux的系统设计使得线程和进程除了在某些资源的共享&隔离有差异之外, 几乎是一视同仁的,所以他们可以有不同的priority。
<think>好的,我现在需要回答用户关于Python线程进程区别的问题。首先,我得回忆一下线程进程的基本概念。根据引用[1],线程是轻量级的执行单元,可以并发执行,而进程则是独立的执行环境。用户可能想知道它们在资源分配、切换开销、通信方式等方面的不同。 接下来,我需要整理区别点。根据引用[2][3],进程有独立内存空间,线程共享内存,这可能影响线程安全性。同时,线程切换更快,但进程更稳定,一个崩溃不会影响其他进程。通信方面,进程需要IPC机制,而线程可以直接共享变量,但要注意同步问题,比如使用锁。 然后,用户可能需要了解应用场景。比如计算密集型任务适合用进程,IO密集型适合线程。不过Python由于GIL的存在,多线程在CPU密集型任务中效率受限,这点必须提到。引用[3]提到线程上下文退让机制,说明线程调度方式的不同。 还要确保回答结构清晰,分点说明区别,并给出使用建议。最后生成相关问题,帮助用户深入理解。需要检查引用是否正确,比如引用[2]提到线程安全,引用[3]关于上下文的描述是否贴切。同时,注意使用中文LaTeX格式,如变量用$...$,确保技术细节准确无误。</think>### Python线程进程的区别详解 #### 1. **基本定义** - **进程**:操作系统资源分配的基本单位,拥有独立的内存空间系统资源。例如运行中的Python程序本身就是一个进程[^3]。 - **线程**:进程内的执行单元,共享所属进程的内存资源。一个进程可包含多个线程(如同时处理网络请求文件读写)[^1]。 #### 2. **核心区别** | 对比维度 | 进程 | 线程 | |------------------|------------------------------------------|------------------------------------------| | **资源隔离** | 独立内存空间(如变量$M_p$不共享) | 共享进程内存(如全局变量$G_t$可被访问)[^2] | | **切换开销** | 高(需切换虚拟地址空间) | 低(共享内存,仅需保存寄存器状态) | | **通信方式** | 需IPC机制(管道、队列) | 可直接读写共享变量(需同步锁) | | **容错性** | 一个进程崩溃不影响其他进程 | 一个线程崩溃可能导致整个进程终止 | | **创建速度** | 慢(需分配独立资源) | 快(复用进程资源) | #### 3. **Python中的特殊限制** - **全局解释器锁(GIL)**:Python线程受GIL限制,同一时刻仅一个线程执行CPU密集型操作。例如: ```python import threading counter = 0 def increment(): global counter for _ in range(1000000): counter += 1 # 线程不安全操作,需加锁 ``` 多进程可绕过GIL限制,但进程间通信成本更高。 #### 4. **应用场景建议** - **选择线程**: - I/O密集型任务(如网络请求、文件读写) - 需要快速响应共享数据的场景 - 示例:Web服务器并发处理请求 - **选择进程**: - CPU密集型任务(如科学计算) - 需要高稳定性的任务(如崩溃隔离) - 示例:并行处理多个独立数据集 #### 5. **代码示例对比** - **多线程实现**: ```python import threading def task(): print(f"Thread {threading.get_ident()} running") threads = [threading.Thread(target=task) for _ in range(3)] for t in threads: t.start() ``` - **多进程实现**: ```python from multiprocessing import Process def task(): print(f"Process {os.getpid()} running") processes = [Process(target=task) for _ in range(3)] for p in processes: p.start() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值