python 进程、线程

最新推荐文章于 2025-09-08 09:22:18 发布

转载最新推荐文章于 2025-09-08 09:22:18 发布 · 55 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/Mushishi_xu/p/7718088.html

文章标签：

#python

python 进程和线程种的总结：

进程并不是越多越好，cpu个数=进程个数

线程也不是越多约好，具体情况具体分析，请求上下文切换耗时

计算机种最小执行单元：线程

io操作是利用的cpu

GIL 全程解释器锁，这个只针对线程有作用

IO密集型(不用cpu)

　　使用多线程

计算密集型(用cpu)主要

　　使用多进程

进程和线程的目的：提高执行效率

1、单进程，单线程，主进程，主线程

2、自定义线程：

　　主进程：

　　　　主线程

　　　　子线程

转载于:https://www.cnblogs.com/Mushishi_xu/p/7718088.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30619101

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Python进程和线程

原名又逢乱世。不要放下学习的脚步，毕竟比天天打牌、钓鱼、打游戏更能从内在充实自己。

07-11

1861

thread创建线程、线程共享变量、线程互斥Lock、进程Process、创建进程、杀死进程、进程之间共享数据、进程互斥Lock

Python的线程、进程与协程

Thomas_Cai的记忆殿堂

03-25

1224

进程：进程是操作系统分配资源的基本单位，每个进程都有独立的内存空间，包含代码、数据和系统资源。进程之间相互隔离，一个进程崩溃不会影响其他进程。线程：线程是进程内的执行单元，一个进程可以包含多个线程。线程共享进程的内存空间和资源，因此线程间的通信比进程间更高效，但也更容易出现数据竞争等问题。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python中的进程线程和协程

ximu__l的博客

04-30

1992

介绍了进程、线程和协程，并通过实例对三种操作进行了展示，最后说明了适合三种并发操作方式的相应场景和任务。

Python进程和线程适用场景

blog-xiaoh的博客

11-28

922

Python进程和线程描述

Python中的进程和线程

weixin_45862390的博客

11-17

1153

三个进程分别操作的都是自己进程里面的全局变量my_list, 不会对其它进程里面的全局变量产生影响，所以进程之间不共享全局变量，只不过进程之间的全局变量名字相同而已，但是操作的不是同一个进程里面的全局变量。创建子进程会对主进程资源进行拷贝，也就是说子进程是主进程的一个副本，好比是一对双胞胎，之所以进程之间不共享全局变量，是因为操作的不是同一个进程里面的全局变量，只不过不同进程里面的全局变量名字相同而已。线程之间执行是无序的，是由CPU调度决定某个线程先执行的。并行：在一段时间内真正的同时一起执行多个任务。

python-进程和线程

jjliu的博客

12-08

1269

进程：一个程序的执行实例就是一个进程，表现为程序是源代码编译后的文件，而这些文件存放在磁盘上。当程序被操作系统加载到内存中，就是进程。进程中存放着指令和数据(资源)，它也是线程的容器。进程( Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。 Linux进程有父进程、子进程，Windows的进程是平等关系线程：线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运行单位。线程，有时被称为轻量级进程

python的进程、线程详解

qq_42746084的博客

12-22

1325

python世界中的进程和线程理解

进程和线程（Python版）

weixin_57342469的博客

08-11

1697

在一个线程中的某个函数中，我们可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定。在程序中不可以同时使用两把锁(例如lock.acquire()，lock.acquire()，lock.release()，lock.release(),这样会导致死锁的产生)，若想在一个线程里面，多次调用，可以使用递归锁（切记，获得一个锁，一定要解开上一把锁，才可以进行获得下一个锁，不然会造成。

Python 线程&进程与协程

热门推荐

优快云

08-06

1万+

线程是进程的执行单元,对于大多数程序来说,可能只有一个主线程,但是为了能够提高效率,有些程序会采用多线程,在系统中所有的线程看起来都是同时执行的,例如,现在的多线程网络下载程序中,就使用了这种线程并发的特性,程序将欲下载的文件分成多个部分,然后同时进行下载,从而加快速度.虽然线程并不是一个容易掌握和使用的概念,但是如果运用得当,还是可以获得很不错的性能的.进程中也有锁,可以实现进程之间数据的一致性,也就是进程数据的同步,保证数据不混乱.

Python 进程、线程、协程

qq_60271706的博客

10-06

1280

计算机系统抽象组成： CPU + 存储器 + IO时间片（timeslice）又称为 “量子”（quantum）或 “处理器片”（processor slice），是分时操作系统分配给每个正在运行的进程微观上的一段 CPU 时间（在抢占内核中是：从进程开始运行直到被抢占的时间）。对于单核cpu同一时刻只能有一个任务运行。1. 并发：交替执行（某时间段内的处理能力）2. 并行：同时执行线程（Thread）：是操作系统最小的调度单位，是一串指令的集合。

python 进程线程协程

kk_12345z的博客

08-28

1459

1.进程线程协程概念 a.进程我们电脑的应用程序，都是进程，假设我们用的电脑是单核的，cpu同时只能执行一个进程。当程序处于I/O阻塞的时候，CPU如果和程序一起等待，那就太浪费了，cpu会去执行其他的程序，此时就涉及到切换，切换前要保存上一个程序运行的状态，才能恢复，所以就需要有个东西来记录这个东西，就可以引出进程的概念了。进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程由程序，数据集，进程控制块三部分组成。程序用来描述进程哪些功能以及如何完成；数据集是程序执行过程中所使用的资源

超详细Python教程——进程和线程

月流霜的专栏

08-08

884

当然在单核CPU系统中，真正的并发是不可能的，因为在某个时刻能够获得CPU的只有唯一的一个线程，多个线程共享了CPU的执行时间。为此，我们需要先讨论两个概念，一个叫进程，一个叫线程。比较两段代码的执行结果（在我目前使用的MacBook上，上面的代码需要大概6秒左右的时间，而下面的代码只需要不到1秒的时间，再强调一次我们只是比较了运算的时间，不考虑列表创建及切片操作花费的时间），使用多进程后由于获得了更多的CPU执行时间以及更好的利用了CPU的多核特性，明显的减少了程序的执行时间，而且计算量越大效果越明显。

【Python】进程、线程、协程详解及使用场景解析

kdayjj966的博客

01-27

1491

GIL，全称（全局解释器锁），是 Python 的主流解释器 CPython 的一个机制。它确保在任意时刻，只有一个线程能够执行 Python 字节码。GIL 的存在使得 Python 的多线程无法真正实现并行计算。多进程：适用于 CPU 密集型任务，如计算和图像处理。推荐使用模块。多线程：适用于 I/O 密集型任务，如网络爬虫和文件操作。推荐使用标准库threading。协程：适用于高并发的 I/O 密集型任务。推荐使用asyncio或gevent。推荐方案：多进程 + 协程。

【TXT】用 Python 实现超漂亮的 HTML 两栏文本对比工具（支持行内差异高亮）

采菊东篱下，Python满乾坤！

09-05

1331

这个小工具虽然只有 300 多行代码，但却融合了文本处理、算法匹配、前端渲染和用户体验设计。它不仅实用，还能作为学习difflib和 HTML/CSS 布局的优秀范例。✅一句话总结：让文本对比不再枯燥，让差异“看得见”！也欢迎在评论区提出你的优化想法 😊。

torch神经网络入门级设备测试

m0_71002812的博客

09-07

1364

本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能：自动检测CUDA可用性及GPU配置构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物

AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化

zzywxc787的博客

09-06

706

人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。：利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。

LeetCode Hot 100 Python (71~80)