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python中多進程和多線程的區別
什麼是線程、進程?
進程(process)與線程(thread)是操作系統的基本概念，它們比較抽象，不容易掌握。
關於這兩者，最經典的一句話就是“進程是資源分配的最小單位，線程是CPU調度的最小單位”，線程是程序中一個單一的順序控制流程，進程內一個相對獨立的、可調度的執行單元，是系統獨立調度和分配CPU的基本單位指運行中的程序的調度單位，在單個程序中同時運行多個線程完成不同的工作，稱為多線程。
進程與線程的區別是什麼?
進程是資源分配的基本單位，所有與該進程有關的資源，都被記錄在進程控制塊PCB中，以表示該進程擁有這些資源或正在使用它們，另外，進程也是搶佔處理機的調度單位，它擁有一個完整的虛擬地址空間，當進程發生調度時，不同的進程擁有不同的虛擬地址空間，而同一進程內的不同線程共享同一地址空間。
與進程相對應的，線程與資源分配無關，它屬於某一個進程，並與進程內的其他線程一起共享進程的資源，線程只由相關堆棧(系統棧或用戶棧)寄存器和線程控制表TCB組成，寄存器可被用來存儲線程內的局部變量，但不能存儲其他線程的相關變量。
通常在一個進程中可以包含若干個線程，它們可以利用進程所擁有的資源，在引入線程的操作系統中，通常都是把進程作為分配資源的基本單位，而把線程作為獨立運行和獨立調度的基本單位。
由於線程比進程更小，基本上不擁有系統資源，所以對它的調度所付出的開銷就會小得多，能更高效的提高系統內多個程序間並發執行的程度，從而顯著提高系統資源的利用率和吞吐量。
因而近年來推出的通用操作系統都引入了線程，以便進一步提高系統的並發性，並把它視為現代操作系統的一個重要指標。
Python中進程與線程的區別是什麼
Num01–線程
線程是操作系統中能夠進行運算調度的最小單位。它被包含在進程之中，是進程中的實際運作單位。
一個線程指的是進程中一個單一順序的控制流。
一個進程中可以並發多條線程，每條線程並行執行不同的任務。
Num02–進程
進程就是一個程序在一個數據集上的一次動態執行過程。
進程有以下三部分組成：
1，程序：我們編寫的程序用來描述進程要完成哪些功能以及如何完成。
2，數據集：數據集則是程序在執行過程中需要的資源，比如圖片、音視頻、文件等。
3，進程控制塊：進程控制塊是用來記錄進程的外部特徵，描述進程的執行變化過程，系統可以用它來控制和管理進程，它是系統感知進程存在的唯一標記。
Num03–進程和線程的區別：
1、運行方式不同：
進程不能單獨執行，它只是資源的集合。
進程要操作CPU，必須要先創建一個線程。
所有在同一個進程里的線程，是同享同一塊進程所佔的內存空間。
2，關係
進程中第一個線程是主線程，主線程可以創建其他線程；其他線程也可以創建線程；線程之間是平等的。
進程有父進程和子進程，獨立的內存空間，唯一的標識符：pid。
3，速度
啟動線程比啟動進程快。
運行線程和運行進程速度上是一樣的，沒有可比性。
線程共享內存空間，進程的內存是獨立的。
4，創建
父進程生成子進程，相當於複製一份內存空間，進程之間不能直接訪問
創建新線程很簡單，創建新進程需要對父進程進行一次複製。
一個線程可以控制和操作同級線程里的其他線程，但是進程只能操作子進程。
5，交互
同一個進程里的線程之間可以直接訪問。
兩個進程想通信必須通過一個中間代理來實現。
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Num04–幾個常見的概念
1，什麼的並發和並行？
並發：微觀上CPU輪流執行，宏觀上用戶看到同時執行。因為cpu切換任務非常快。
並行：是指系統真正具有同時處理多個任務（動作）的能力。
2，同步、異步和輪詢的區別？
同步任務：B一直等着A，等A完成之後，B再執行任務。(打電話案例)
輪詢任務：B沒有一直等待A，B過一會來問一下A，過一會問下A
異步任務：B不需要一直等着A, B先做其他事情，等A完成後A通知B。（發短信案例）
Num05–進程和線程的優缺點比較
首先，要實現多任務，通常我們會設計Master-Worker模式，Master負責分配任務，Worker負責執行任務，因此，多任務環境下，通常是一個Master，多個Worker。
如果用多進程實現Master-Worker，主進程就是Master，其他進程就是Worker。
如果用多線程實現Master-Worker，主線程就是Master，其他線程就是Worker。
多進程模式最大的優點就是穩定性高，因為一個子進程崩潰了，不會影響主進程和其他子進程。（當然主進程掛了所有進程就全掛了，但是Master進程只負責分配任務，掛掉的概率低）著名的Apache最早就是採用多進程模式。
多進程模式的缺點是創建進程的代價大，在Unix/Linux系統下，用fork調用還行，在Windows下創建進程開銷巨大。另外，操作系統能同時運行的進程數也是有限的，在內存和CPU的限制下，如果有幾千個進程同時運行，操作系統連調度都會成問題。
多線程模式通常比多進程快一點，但是也快不到哪去，而且，多線程模式致命的缺點就是任何一個線程掛掉都可能直接造成整個進程崩潰，因為所有線程共享進程的內存。在Windows上，如果一個線程執行的代碼出了問題，你經常可以看到這樣的提示：“該程序執行了非法操作，即將關閉”，其實往往是某個線程出了問題，但是操作系統會強制結束整個進程。
在Windows下，多線程的效率比多進程要高，所以微軟的IIS服務器默認採用多線程模式。由於多線程存在穩定性的問題，IIS的穩定性就不如Apache。為了緩解這個問題，IIS和Apache現在又有多進程+多線程的混合模式，真是把問題越搞越複雜。
Num06–計算密集型任務和IO密集型任務
是否採用多任務的第二個考慮是任務的類型。我們可以把任務分為計算密集型和IO密集型。
第一種：計算密集型任務的特點是要進行大量的計算，消耗CPU資源，比如計算圓周率、對視頻進行高清解碼等等，全靠CPU的運算能力。這種計算密集型任務雖然也可以用多任務完成，但是任務越多，花在任務切換的時間就越多，CPU執行任務的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，計算密集型任務同時進行的數量應當等於CPU的核心數。
計算密集型任務由於主要消耗CPU資源，因此，代碼運行效率至關重要。Python這樣的腳本語言運行效率很低，完全不適合計算密集型任務。對於計算密集型任務，最好用C語言編寫。
第二種：任務的類型是IO密集型，涉及到網絡、磁盤IO的任務都是IO密集型任務，這類任務的特點是CPU消耗很少，任務的大部分時間都在等待IO操作完成（因為IO的速度遠遠低於CPU和內存的速度）。對於IO密集型任務，任務越多，CPU效率越高，但也有一個限度。常見的大部分任務都是IO密集型任務，比如Web應用。
IO密集型任務執行期間，99%的時間都花在IO上，花在CPU上的時間很少，因此，用運行速度極快的C語言替換用Python這樣運行速度極低的腳本語言，完全無法提升運行效率。對於IO密集型任務，最合適的語言就是開發效率最高（代碼量最少）的語言，腳本語言是首選，C語言最差。
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眾所周知，CPU是計算機的核心，它承擔了所有的計算任務。而操作系統是計算機的管理者，是一個大管家，它負責任務的調度，資源的分配和管理，統領整個計算機硬件。應用程序是具有某種功能的程序，程序運行與操作系統之上
在很早的時候計算機並沒有線程這個概念，但是隨着時代的發展，只用進程來處理程序出現很多的不足。如當一個進程堵塞時，整個程序會停止在堵塞處，並且如果頻繁的切換進程，會浪費系統資源。所以線程出現了
線程是能擁有資源和獨立運行的最小單位，也是程序執行的最小單位。一個進程可以擁有多個線程，而且屬於同一個進程的多個線程間會共享該進行的資源
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進程時一個具有一定功能的程序在一個數據集上的一次動態執行過程。進程由程序，數據集合和進程控制塊三部分組成。程序用於描述進程要完成的功能，是控制進程執行的指令集；數據集合是程序在執行時需要的數據和工作區；程序控制塊（PCB）包含程序的描述信息和控制信息，是進程存在的唯一標誌
在Python中，通過兩個標準庫 thread 和 Threading 提供對線程的支持, threading 對 thread 進行了封裝。 threading 模塊中提供了 Thread , Lock , RLOCK , Condition 等組件
在Python中線程和進程的使用就是通過 Thread 這個類。這個類在我們的 thread 和 threading 模塊中。我們一般通過 threading 導入
默認情況下，只要在解釋器中，如果沒有報錯，則說明線程可用
守護模式：
現在我們程序代碼中，有多個線程， 並且在這個幾個線程中都會去 操作同一部分內容，那麼如何實現這些數據的共享呢？
這時，可以使用 threading庫裡面的鎖對象 Lock 去保護
Lock 對象的acquire方法 是申請鎖
每個線程在操作共享數據對象之前，都應該申請獲取操作權，也就是調用該共享數據對象對應的鎖對象的acquire方法，如果線程A 執行了 acquire() 方法，別的線程B 已經申請到了這個鎖， 並且還沒有釋放，那麼 線程A的代碼就在此處 等待 線程B 釋放鎖，不去執行後面的代碼。
直到線程B 執行了鎖的 release 方法釋放了這個鎖， 線程A 才可以獲取這個鎖，就可以執行下面的代碼了
如：
到在使用多線程時，如果數據出現和自己預期不符的問題，就可以考慮是否是共享的數據被調用覆蓋的問題
使用 threading 庫裡面的鎖對象 Lock 去保護
Python中的多進程是通過multiprocessing包來實現的，和多線程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process對象來創建一個進程對象。這個進程對象的方法和線程對象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一個方法不同Thread線程對象中的守護線程方法是setDeamon，而Process進程對象的守護進程是通過設置daemon屬性來完成的
守護模式：
其使用方法和線程的那個 Lock 使用方法類似
Manager的作用是提供多進程共享的全局變量，Manager()方法會返回一個對象，該對象控制着一個服務進程，該進程中保存的對象運行其他進程使用代理進行操作
語法：
線程池的基類是 concurrent.futures 模塊中的 Executor ， Executor 提供了兩個子類，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor ，其中 ThreadPoolExecutor 用於創建線程池，而 ProcessPoolExecutor 用於創建進程池
如果使用線程池/進程池來管理並發編程，那麼只要將相應的 task 函數提交給線程池/進程池，剩下的事情就由線程池/進程池來搞定
Exectuor 提供了如下常用方法：
程序將 task 函數提交（submit）給線程池後，submit 方法會返回一個 Future 對象，Future 類主要用於獲取線程任務函數的返回值。由於線程任務會在新線程中以異步方式執行，因此，線程執行的函數相當於一個“將來完成”的任務，所以 Python 使用 Future 來代表
Future 提供了如下方法：
使用線程池來執行線程任務的步驟如下：
最佳線程數目 = （（線程等待時間+線程CPU時間）/線程CPU時間 ）* CPU數目
也可以低於 CPU 核心數
使用線程池來執行線程任務的步驟如下：
關於進程的開啟代碼一定要放在 if __name__ == ‘__main__’: 代碼之下，不能放到函數中或其他地方
開啟進程的技巧
開啟進程的數量最好低於最大 CPU 核心數
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/241436.html
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