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這篇文章主要介紹“Python多線程和多進程在什么場景中使用”,在日常操作中,相信很多人在Python多線程和多進程在什么場景中使用問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”Python多線程和多進程在什么場景中使用”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
Python多線程和多進程差異
Python多線程不能使用CPU多核資源,即同一時刻,只有一個線程使用CPU資源,所以使用Python多線程不能算是并發(fā)。
如果想要充分利用CPU多核資源,做到多并發(fā),這就需要Python多進程的了!
也就是說:只有Python多進程才能利用CPU多核資源,做到真正的多并發(fā)!
Python多線程和多進程應用場景
既然Python多線程不能并發(fā),那存在還有什么意義呢?
其實Python多線程和多進程有自己的應用場景:
Python多線程適用于I/O密集型場景,如解決網(wǎng)絡(luò)IO、磁盤IO阻塞問題,例如文件讀寫、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)?
而Python多進程更適用于計算密集型場景,多并發(fā),大量計算任務等。
注意:Python多線程和多進程在平時開發(fā)過程中,需要注意使用,如果使用Python多線程方式處理計算密集型任務,它比實際單進程處理性能還要慢!所以要注意,看場景類型。
再談Python多線程,全局解釋器鎖(GIL)
為什么Python多線程不能使用CPU多核資源?
為什么Python多線程在同一時刻,只有一個線程使用CPU資源?
正是因為Python有一個全局解釋器鎖(GIL,全稱Global Interpreter Lock),它使得Python多線程無法使用CPU多核資源,保證同一時刻只有一個線程在使用CPU資源;當出現(xiàn)IO阻塞時,解鎖,釋放CPU資源,其他線程才能申請到鎖,使用CPU資源。
Python并發(fā)編程
Python多進程編程使用的模塊庫:multiprocessing模塊,是Python內(nèi)置的多進程處理庫,使用與線程庫threading.Thread類似。
Python多線程編程使用的模塊庫:
thread模塊 Python內(nèi)置,比較底層,不推薦使用
threading模塊 Python內(nèi)置
multiprocessing.dummy模塊 Python內(nèi)置
補充:
multiprocessing模塊 和 multiprocessing.dummy模塊
兩者的區(qū)別在于:前者是多進程,后者是多線程;但是他們編程接口完全一致;
所以很方便的將代碼在多線程和多進程進行切換!
到此,關(guān)于“Python多線程和多進程在什么場景中使用”的學習就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續(xù)學習更多相關(guān)知識,請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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