一、三种有各自的应用场景1. 一个进程中可以启动多个线程2. 一个线程中可以启动多个协程 二、各自优缺点1). 多线程Thread: (multiprocessing)[CPU密集型计算]优点:可以利用多核CPU併行运算 缺点:占用资源最多、可启动数目比线程少2). 多进程Process: (threading)[IO密集型计算、同时运行的任务数目要求不多]优点:...
1. 多线程编程（threading 模块）多线程通过使用 threading 模块来实现，它可以让我们在一个进程中创建多个线程，每个线程都可以独立地执行某些任务。这种方式特别适用于 I/O 密集型的应用，比如网络请求、文件读写等场景。然而，在 CPU 密集型的任务中，由于 GIL（全局解释器锁）的存在，多线程的优势将大打折扣。...
线程:多线程是在一个进程内运行,共享进程的内存空间,通讯效率较高、开销较小。但缺点是:因为python底层的GIL锁(global interpeter lock),python的底层的同步锁太多导致多线程被同步很多次,搞成并发效果不佳。 协程:一个可以挂起的函数,协程的调度完全由用户控制,用函数切换,开销极小。 多进程、多线程、协程的使用...
进程:一个运行的程序,进程是系统调度和分配的最小单位,拥有自己独立的空间内存,进程之间不共享资源。 线程:调度执行的最小单位,依赖于进程,一个进程至少有一个线程,并且同一个进程内的线程之间共享资源,大大提升了程序运行速度,切换由系统调度。 协程:一种用户态的轻量级线程,切换由用户调度,拥有自己的上下文和栈,...
对于其他语言来说,多线程是能同时利用多CPU(核)的,所以是适用CPU密集型计算的,但是Python由于GIL的限制,只能使用IO密集型计算。 所以对于Python来说: 对于IO密集型来说能用多协程就用多协程,没有库支持才用多线程。 对于CPU密集型就只能用多进程了。
最近学习python并发,于是对多进程、多线程、异步和协程做了个总结。 一、多线程 多线程就是允许一个进程内存在多个控制权,以便让多个函数同时处于激活状态,从而让多个函数的操作同时运行。即使是单CPU的计算机,也可以通过不停地在不同线程的指令间切换,从而造成多线程同时运行的效果。
一、Python 多进程、多线程、多协程的概念及区别 多进程是指在一个程序中同时运行多个进程,每个进程都有自己的独立内存空间和系统资源,它们之间通过进程间通信来交换数据。多进程适用于 CPU 密集型任务,可以利用多核 CPU 提高程序的执行效率。 多线程是指在一个进程中同时运行多个线程,每个线程共享进程的内存空间和...
多进程 multiprocessing 多线程 Threading 多协程 asyncio 有些同学可能分不太清线程进程,这里提供一种记忆方式:首先,很简单,一根线就是一个线程,闭上眼想象一捆线绑在一起组成了一捆更粗的线集,这就是一个进程;而协程,则是一根线里分化出的许多子应用。因此一个进程中可以启动N个线程,一个线程中可以启动N个协...
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Python提供了多进程、多线程和多协程等并发编程的方式,每种方式都适用于不同的应用场景。以下是各种并发方式的应用场景实例详解: 1.多进程(Multiprocessing): 多进程适用于那些需要充分利用多核CPU的计算密集型任务,每个进程都有独立的内存空间,可以并行执行不同的任务。 示例场景: -图像处理:对大量图像进行处理、滤镜...