python多線程和多進(jìn)程關(guān)系詳解
在Python的標(biāo)準(zhǔn)庫中給出了2個(gè)模塊:_thread和threading,_thread是低級模塊不支持守護(hù)線程,當(dāng)主線程退出了時(shí),全部子線程都會(huì)被強(qiáng)制退出了。而threading是高級模塊,用作對_thread進(jìn)行了封裝支持守護(hù)線程。在大部分狀況下人們只需要采用threading這個(gè)高級模塊即可。
關(guān)于多進(jìn)程的大概講解:多進(jìn)程是multiprocessing模塊給出遠(yuǎn)程與本地的并發(fā),在一個(gè)multiprocessing庫的采用場景下,全部的子進(jìn)程全是由一個(gè)父進(jìn)程運(yùn)行來的,這個(gè)父進(jìn)程變成madter進(jìn)程,它會(huì)管理一系列的對象狀態(tài)下,如果一旦這個(gè)進(jìn)程退出了,子進(jìn)程很可能處在一個(gè)不穩(wěn)定的狀態(tài)下,那么這個(gè)父進(jìn)程盡量要少做事來維持其穩(wěn)定性
所以python多線程和多進(jìn)程的區(qū)別如下:
多線程中,全部子線程的進(jìn)程號一樣;多進(jìn)程中,不一樣的子進(jìn)程進(jìn)程號不一樣
線程共享內(nèi)存空間;進(jìn)程的內(nèi)存是獨(dú)立的
多線程可以共享全局變量,多進(jìn)程做不到
同一個(gè)進(jìn)程的線程之間可以直接交流;2個(gè)進(jìn)程想通信,必須通過一個(gè)中間代理來實(shí)現(xiàn)
一個(gè)線程可以控制和操作同一進(jìn)程里的其他線程;但是進(jìn)程只能操作子進(jìn)程
創(chuàng)建新線程很簡單;創(chuàng)建新進(jìn)程需要對其父進(jìn)程進(jìn)行一次克隆
內(nèi)容擴(kuò)展:
python多進(jìn)程、多線程之聯(lián)系與區(qū)別
進(jìn)程
概念:進(jìn)程是操作系統(tǒng)分配資源的最小單元
理解:一個(gè)應(yīng)用程序至少包括1個(gè)進(jìn)程,每個(gè)進(jìn)程在執(zhí)行過程中擁有獨(dú)立的內(nèi)存單元,python的多進(jìn)程編程主要依靠multiprocess模塊。
進(jìn)程間通信:首先,進(jìn)程間是可以相互通信的,比較常見的有七種通信方式,如管道pipe、命名管道FIFO、消息隊(duì)列MessageQueue、共享內(nèi)存SharedMemory、信號量Semaphore、套接字Socket、信號 signal(由于實(shí)際開發(fā)涉及較少,這里只作簡單介紹)但是通常進(jìn)程之間是相互獨(dú)立的,每個(gè)進(jìn)程都有獨(dú)立的內(nèi)存。通過共享內(nèi)存(nmap模塊),進(jìn)程之間可以共享對象,使多個(gè)進(jìn)程可以訪問同一個(gè)變量(地址相同,變量名可能不同)。多進(jìn)程共享資源必然會(huì)導(dǎo)致進(jìn)程間相互競爭,所以應(yīng)該盡最大可能防止使用共享狀態(tài)。
線程
概念:線程是操作系統(tǒng)調(diào)度的最小單元
理解:1個(gè)進(jìn)程包括1個(gè)或多個(gè)線程,相比較之下,線程占用資源更少,更高效,且一個(gè)進(jìn)程的多個(gè)線程在執(zhí)行過程中共享內(nèi)存,毫無疑問,線程之間可以相互通信。而python的多進(jìn)程編程主要依靠threading模塊
線程間通信:主要有兩種方式,一種是上鎖,上互斥鎖確保任意時(shí)刻只有一個(gè)線程具備修改全局變量的能力。另一種則是使用消息隊(duì)列,比較經(jīng)典的生產(chǎn)者、消費(fèi)者模型就是這樣,一個(gè)負(fù)責(zé)生成,一個(gè)負(fù)責(zé)消費(fèi),所生成的產(chǎn)品存放在queue里,實(shí)現(xiàn)了不同線程間溝通。
多進(jìn)程跟多線程的區(qū)別
由于進(jìn)程的創(chuàng)建跟銷毀都涉及到系統(tǒng)資源的分配以及回收,導(dǎo)致多進(jìn)程的開銷明顯大于多線程的開銷。
兩者的應(yīng)用場景
對CPU密集型代碼(比如循環(huán)計(jì)算) - 多進(jìn)程效率更高
對IO密集型代碼(比如文件操作,網(wǎng)絡(luò)爬蟲) - 多線程效率更高
理由:對于IO密集型操作,大部分消耗時(shí)間其實(shí)是等待時(shí)間,在等待時(shí)間中CPU是不需要工作的,那你在此期間提供雙CPU資源也是利用不上的,相反對于CPU密集型代碼,2個(gè)CPU干活肯定比一個(gè)CPU快很多。那么為什么多線程會(huì)對IO密集型代碼有用呢?這時(shí)因?yàn)閜ython碰到等待會(huì)釋放GIL供新的線程使用,實(shí)現(xiàn)了線程間的切換。
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