Python多線程和多進程在什么場景中使用

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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。

如果想要充分利用CPU多核資源，做到多并發，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!

Python多線程和多進程應用場景

既然Python多線程不能并發，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，如解決網絡IO、磁盤IO阻塞問題，例如文件讀寫、網絡數據傳輸等;

• 而Python多進程更適用于計算密集型場景，多并發，大量計算任務等。

注意：Python多線程和多進程在平時開發過程中，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并發編程

Python多進程編程使用的模塊庫：multiprocessing模塊，是Python內置的多進程處理庫，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內置，比較底層，不推薦使用

• threading模塊 Python內置

• multiprocessing.dummy模塊 Python內置

補充：

multiprocessing模塊 和 multiprocessing.dummy模塊

兩者的區別在于：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，關于“Python多線程和多進程在什么場景中使用”的學習就結束了，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！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！