python进阶之 进程&线程区别
1.进程创建方式
import time import os from multiprocessing import Process def func (): time.sleep(1) print(1,os.getpid(),os.getppid()) if __name__ == '__main__': #异步执行func,在一秒钟的时间通过生成多个子进程来执行多个func #1.先实例化 #2.实例化对象.start() # 目标函数：target= Process(target=func).start() #process类通知操作系统要为当前代码快在开辟一个进程，是异步过程使用Process模块
import time from multiprocessing import Process class Myprocess(Process): #继承Process类 def __init__(self,name): #重新父类的__init__方法 super().__init__() self.name =name def run(self): #必须是run函数名 print(os.getpid(),os.getppid(),'我爱你%s' % self.name) time.sleep(3) if __name__ == '__main__': start_time = time.time() p1 = Myprocess('kobe') p2 = Myprocess('kobe') p3 = Myprocess('kobe') p1.start() p2.start() p3.start() p1.join() #阻塞，直到p1对应的进程结束之后，才结束阻塞，是异步阻塞，阻塞等待一个子进程结束 p2.join() p3.join() print(time.time()-start_time) ##阻塞一个子进程：p.join() #阻塞多个子进程，将子进程加入到列表，然后分别阻塞 ''' 10600 9384 我爱你kobe 10448 9384 我爱你kobe 10032 9384 我爱你kobe 1.1659998893737793 从上面结果来看，我们知道join也是异步阻塞的，在同一秒钟分别执行了p1,p2,p3的time.sleep() 和我本来预想的要阻塞3s+是结果是不同的 '''继承Process类创建多进程
2.线程创建方式
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from threading import Thread import os def func(): print('in fucn ',os.getpid()) print('in main ',os.getpid()) Thread(target=func).start() #两个打印pid是一样的，说明线程是由进程产生的使用Thread模块
from threading import Thread import time class Sayhi(Thread): def __init__(self,name): super().__init__() #重写父类的__init__方法 self.name=name def run(self): time.sleep(2) print('%s say hello' % self.name) if __name__ == '__main__': t = Sayhi('kobe') t.start() print('主线程')继承Thread类创建多线程
3.进程和线程的区别
线程和进程的区别
进程： 数据隔离(但是也可以丛进程间的数据共享) 开销大
线程： 数据共享 开销小
cpython中多进程可以使用多核(并发编程)，多线程不可以使用多核
通俗来讲：比如有个4核(cpu)的主机，当使用多进程的时候，系统会自动的根据进程调度算法来分配今晨给资源，然后分别在不同的cpu上面执行，这就是多进程
当时用多线程的时候，由于GIL锁的存在，多线程始终是在一个cpu上面执行，造成闲的cpu闲死，忙的cpu忙死
os.getpid()不同
#线程 from threading import Thread import os import time def func(): print('in func',os.getpid()) tt = Thread(target=func) tt.start() print('in main', os.getpid())
#进程 from multiprocessing import Process import os import time def func(): print('in func',os.getpid()) if __name__ == '__main__': tt = Process(target=func) tt.start() print('in main', os.getpid())
注意：线程不需要if __name__ == '__main__':
进程和线程的创建原理不同，所以不需要if __name__ == '__main__'，但是可以使用这种方式
因为新的线程是在主线程的内存中，所以新的线程和主线程共享同一段代码，不需要import导入，也就不存在子线程中又重复一次创建线程的过程
二者pid对比：
在进程内，父进程创建的所有子进程都是不同的pid，说明父进程只是创建了子进程并在子进程执行代码的时候会import 父进程文件，其余父子相互之间独立，使用不同的内存空间，所以pid不同
在线程中，主线程和子线程的pid完全相同，说明子线程是在主线程内部创建出来的，并且主线程会所有子线程的结束才结束。
二者开销对比
#线程开销时间 import time from threading import Thread def func(item): item +=1 if __name__ == '__main__': start = time.time() t_l = [] for i in range(100): t = Thread(target=func,args=(i,)) t.start() t_l.append(t) for t in t_l: t.join() print(time.time()-start) #进程开销时间 import time def func(item): item +=1 from multiprocessing import Process if __name__ == '__main__': start = time.time() t_l = [] for i in range(100): t = Process(target=func,args=(i,)) t.start() t_l.append(t) for t in t_l: t.join() print(time.time()-start)
注意：为什么要join()?
因为要等待所有线程或进程全部都运行完，才计算时间
不能再func()函数里面写join()方法，这样就是同一时间只有一个线程或进程在之心，变成同步的了
二者开销对比：
分别执行上面代码，能够看到，做相同的操作，100个进程使用的时间比100个线程使用时间更长
说明进程在创建\销毁\上下文切换之间，需要更多的时间和系统资源
二者数据是否共享
#多个线程之间共享全局变量 from threading import Thread item = 0 def func(): global item item +=1 f_l= [] for ii in range(1000): tt = Thread(target=func) tt.start() f_l.append(tt) [x.join() for x in f_l ] print(item) #多个进程之间数据不共享(但是可以通过Manager来实现共享) from multiprocessing import Process,Manager item = 0 def func(): global item item +=1 if __name__ == '__main__': f_l= [] for ii in range(10): tt = Process(target=func) tt.start() f_l.append(tt) [x.join() for x in f_l ] print(item)
二者数据是否共享：
在线程内，主线程内的全局变量对于子线程来说完全共享，其他不是全局的就不共享
在进程内，父进程和子线程的数据完全隔离，因为父子之间分别有不同的内存空间。
tets
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