[Python | CS基础 ]Python多线程`threading`和多历程`multiprocessing` ...

多线程和多历程的Python实现

1. 多线程实现

1.1 原理

• Python的多线程模块**threading**答应程序并发实行多个任务。
  
• 由于全局表明器锁（GIL），Python的线程可能无法实现真正的并行实行，适合I/O密集型任务。
  

1.2 示例代码

1. import threading
2. import time
4. # 定义线程要执行的函数
5. def print_numbers(threadName, delay):
6.     count = 0
7.     while count < 5:
8.         time.sleep(delay)
9.         count += 1
10.         print(f"{threadName}: {count}")
12. # 创建线程对象
13. thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, args=("Thread-1", 1,))
14. thread2 = threading.Thread(target=print_numbers, args=("Thread-2", 2,))
16. # 启动线程
17. thread1.start()
18. thread2.start()
20. # 等待线程执行结束
21. thread1.join()
22. thread2.join()

复制代码

1.3 代码表明

• print_numbers函数接受线程名称和延迟时间作为参数，并在循环中打印数字。
  
• threading.Thread创建线程对象，target指定线程要实行的函数，args通报给函数的参数。
  
• start()方法启动线程，join()方法期待线程完成。
  

2. 多历程实现

2.1 原理

• Python的**multiprocessing**模块答应程序创建多个历程，每个历程有自己的内存空间和Python表明器，可以绕过GIL，适合盘算密集型任务。
  

2.2 示例代码

1. from multiprocessing import Process
2. import time
4. # 定义进程要执行的函数
5. def print_numbers(processName, delay):
6.     count = 0
7.     while count < 5:
8.         time.sleep(delay)
9.         count += 1
10.         print(f"{processName}: {count}")
12. # 创建进程对象
13. process1 = Process(target=print_numbers, args=("Process-1", 1,))
14. process2 = Process(target=print_numbers, args=("Process-2", 2,))
16. # 启动进程
17. process1.start()
18. process2.start()
20. # 等待进程执行结束
21. process1.join()
22. process2.join()

复制代码

2.3 代码表明

• print_numbers函数接受历程名称和延迟时间作为参数，并在循环中打印数字。
  
• Process创建历程对象，target指定历程要实行的函数，args通报给函数的参数。
  
• start()方法启动历程，join()方法期待历程完成。
  

3. 休眠的作用

3.1 原因

• 模仿耗时利用：模仿文件读写、网络通讯等耗时任务。
  
• 克制过快实行：减慢实行速率，便于观察输出。
  
• 展示并发效果：增加线程切换机会，展示并发实行效果。
  
• 克制资源竞争：减少同时访问共享资源的可能性。
  
• 控制实行顺序：通过调解休眠时间，影响实行顺序。
  
• 测试和调试：帮助开发者理解实行流程，定位题目。
  

3.2 示例代码中的休眠

• 在多线程和多历程的示例代码中，time.sleep(delay)用于休眠指定的时间（秒），其中delay是通报给函数的参数。
  

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