python多线程和多进程——python并行编程实验

本文探讨Python中的并行编程,包括多进程、多线程和多进程+多线程模式。实验结果显示,多线程在I/O密集型任务中有显著加速效果,而在CPU密集型任务中表现不佳。多进程则在两者中都能提供良好的加速,但消耗更多资源。建议根据任务类型选择合适的方法:I/O密集型用多线程,CPU密集型用多进程。

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工作中经常涉及到加速程序的运行,除了代码逻辑的优化,算法的优化之外,还经常使用的一招就是并发编程。至于python的并型编程这一块。说到并行编程,我们不得不谈线程和进程这两个概念:

  • 进程:对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),熟悉linux的朋友敲命令ps -aux 就可以看到本机正在启动的任务——进程 。
  • 线程:在一个进程内部(一个任务),要同时干多件事,就需要同时运行多个“子任务”,我们把进程内的这些“子任务”称为线程(Thread)。

这里要注意的是每个进程至少要干一个任务,每个进程至少有一个线程

正常的程序都是顺序执行,你完成干完一件事后再接着干下一件事。这样就会出现一个问题,无法同时干多件事。而并行编程就是希望程序能够同时干多件事情,起到程序加速运行的效果

并行编程的三种模式

  • 1.多进程: 开启多个进程,每个进程中都有一个线程,并行去执行多个任务。
  • 2.多线程 :只开启一个进程,在进程中采取多线程编程模式,真正的多线程是将任务分发到不同的CPU,充分利用多核CPU。
  • 3.多进程加多线程:这个就是上面
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