Python多線程與多進程的區別

介紹

本文討論Python多線程與多進程的區別問題，Python作為一門解釋性編程語言，具有運行效率較慢的缺點，特別是在處理大數據量或者複雜的計算任務時，使得Python多線程與多進程編程逐漸成為了Python編程的標配。

正文

一、Linux多進程和多線程區別

在Linux系統中，進程是資源分配的最小單位，線程是CPU調度執行的最小單位。多進程指的是在操作系統中派生出多個進程，每個進程負責一項單獨的任務，各個進程之間的資源是相互獨立的，而多線程則是在同一個進程中創建多個線程，各個線程之間共享進程的資源，比如全局變數等，並發執行任務。

相比於多線程，多進程之間的內存空間是分開的，相互獨立的，進程之間的通訊需要使用IPC機制，如管道、消息隊列、信號量或共享內存等。

from multiprocessing import Process

def func():
    print("Hello, multiprocessing!")

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func)
    p.start()
    p.join()

以上是一個基本的Python多進程實現，通過multiprocessing庫中的Process類，創建一個新的進程，Process的target參數需要指向一個函數或者是一個可調用對象。

二、網路編程多線程和多進程的區別

在網路編程中，多線程和多進程經常被使用，來處理客戶端請求。這兩種並發處理方式，其實是面向服務端的，多進程常用於系統調用，多線程常用於串列/並行任務的高效執行，多進程模型更加穩定，但是每個進程都是獨立的，而多線程由於共享進程資源，增加的線程會導致CPU資源的更高佔用率。

同時，在網路編程中，多核CPU可以讓多線程或多進程運行在不同的CPU核心上，不同的處理方式和任務類型，也會對系統的性能產生不同的影響，因此需要結合具體的情景和要求進行選擇。

import socket
from threading import Thread

def handle_client(client_socket):
    request = client_socket.recv(1024)
    print(f"Received {request}")

    client_socket.send(b"ACK!")
    client_socket.close()

def server():
    server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    server_socket.bind(("127.0.0.1", 8000))
    server_socket.listen(5)

    while True:
        client_socket, addr = server_socket.accept()
        print(f"Accepted new connection from {addr[0]}:{addr[1]}")

        client_handler = Thread(target=handle_client, args=(client_socket,))
        client_handler.start()

以上是一個基本的Python多線程實現，通過socket庫，創建一個TCP連接，同時創建一個新的線程用於處理客戶端請求，每個客戶端請求會新建一個線程來執行。

三、Python多進程和多線程的區別

Python多進程和多線程實現的方式非常類似，都可以通過multiprocessing、threading庫實現，可以相對容易地將代碼從多進程轉換為多線程。

但是，Python多進程與多線程之間也有自己的不同。首先，由於GIL（全局解釋器鎖）的存在，Python中的多線程模型並不能將多線程任務完全並行化。GIL是Python解釋器的一個特性，其主要作用是在同一時間只允許有一個執行線程獲得Python解釋器的控制權，避免多個線程同時執行同一個Python對象的代碼。

此外，Python多線程更適合I/O密集型操作，如網路請求、文件讀寫等場景，而多進程更適合CPU密集型任務，如圖像處理、數據分析、機器學習等場景，多進程的運行方式會導致每個進程需要獨佔一份內存空間，因此內存佔用更高。

from threading import Thread
import time

def func():
    print("Started")
    time.sleep(1)
    print("Finished")

threads = []
for i in range(5):
    t = Thread(target=func)
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

以上是一個基本的Python多線程實現，通過創建5個線程並發執行任務，每個線程執行時間為1秒，實現五線程並發執行，可以看到這裡使用多線程並沒有提高執行效率，因為GIL的存在，Python解釋器只能一個線程一個線程地執行。

四、Flask多線程和多進程的區別

在Flask中，多進程和多線程模型被廣泛地使用在Web應用中，Flask中可以通過配置來控制各自的運行方式。

多進程模式是在每個請求過來時，都會開新進程來運行Web應用程序，可以在一個時間同時處理多個請求，實現多個請求並發處理，非常適合CPU密集型任務，但是在內存耗用方面存在局限。

多線程模式通過創建新線程，同時處理多個請求，縮短請求等待時間，適合I/O密集型任務，但是也由於GIL的存在，存在並發問題。

from flask import Flask
from multiprocessing import Process

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def index():
    return "Hello, World!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8000, debug=True)

以上是一個基本的Flask應用程序，通過使用app.run方法，將服務運行在指定的主機地址和埠上，同時，我們可以使用多進程模式也可以使用多線程模式來進行優化，通過修改server參數來進行設置，同時也可以使用gunicorn等工具來作為部署的策略。

五、C++多進程和多線程的區別

C++作為一門編譯型語言，與Python有很大的不同，多進程與多線程的處理方式也與Python有大的不同。

C++多進程處理方式和Python類似，通過創建新的進程來進行並發執行，不同的是C++中使用系統調用fork和exec函數實現進程複製和程序映射，同時也可以通過消息隊列、共享內存、信號量等IPC機制進行進程通訊。

C++多線程處理方式與Python類似，同樣存在GIL的問題，線程之間共享進程空間，C++中的多線程通過POSIX線程庫進行實現，常用的pthread庫中包含了圖書學院提供了create、join、mutex等函數來進行線程實現。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>

std::mutex g_mutex;

void func() {
    g_mutex.lock();
    std::cout << "Hello, threading!" << std::endl;
    g_mutex.unlock();
}

int main() {
    std::thread t1(func);
    t1.join();

    return 0;
}

以上是一個基本的C++多線程實現，通過使用thread庫來實現多線程並發執行，通過互斥鎖來保證線程安全，由於GIL不存在於C++中，因此無需考慮到GIL帶來的局限性，使得C++多線程更加靈活和高效。

六、多進程多線程協程的區別

多進程、多線程和協程處理方式雖然不同，但是在某些程度上具有相似的模型和優勢，這裡簡單介紹一下各自的區別。

多進程：每個進程有各自的內存空間，之間需要使用IPC機制通信，穩定性高，但是進程切換開銷大，內存佔用高。

多線程：線程之間共享內存空間，輕量級的，但是由於GIL的存在，無法完全利用多核CPU優勢，無法充分地實現多線程並發。

協程：比起多線程，協程更加輕量級並且運行速度非常快。它消耗的資源更少，所以能夠承載更高的並發性。協程實現過程中無需線程切換，避免了線程上下文切換的開銷，具有高效、高並發的特點，但是協程無法利用多核CPU優勢。

因此，在實際場景中，我們可以根據具體的應用場景和性能要求進行選擇：高並發、輕量級的應用場景，可以通過協程來實現，高計算複雜度、高CPU佔用率的場景，則多進程可能更為合適。

結論

Python多線程與多進程本質上都是為了實現代碼並發執行而存在的，並行處理任務。在使用時，需要選擇合適的並行模型，包括多線程，多進程、協程等，並根據具體的任務類型和性能要求進行優化選擇，保證代碼的高效運行。