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。...
importthreadingdefthread_function():# 线程执行的代码pass# 创建线程thread=threading.Thread(target=thread_function)# 启动线程thread.start()# 等待线程完成thread.join() 示例: 创建和启动一个线程: importthreadingimporttimedefprint_numbers():foriinrange(5):print(i)time.sleep(1)defprint_letters():forle...
答:一般来说,每个线程都是独立执行的单位,每个线程都有自己的上下文堆栈,一个线程的崩溃不会对其他线程造成影响。但是通常情况下,一个线程崩溃会产生一个进程内的错误,例如,在 Linux 操作系统中,可能会产生一个Segment Fault错误,这个错误会产生一个信号,操作系统默认对这个信号的处理就是结束进程,整个进程都被销毁...
进程(process)是执行中的一段程序,一个进程(process)中执行中的每个任务即为一个线程(thread)。 一个线程(thread)只可以属于一个进程(process),而一个进程(process)可以拥有多个线程(thread)。 进程(process)是分配资源的最小单位,一旦创建一个进程(process),系统就会分配一定的资源给这个进程(process)。 线程(thr...
GIL的存在让Python多线程饱受争议,但这不代表Python就不适合并发编程。关键是要根据任务特点选择合适的并发方案。 来看个最基础的多线程示例: import threading import time def worker(): print(f'线程 {threading.current_thread().name} 开始执行')
简介:Python从入门到精通:3.1.2多线程与多进程编程 在Python编程中,多线程与多进程是两种常用的并发编程技术。它们允许程序同时执行多个任务,从而提高程序的执行效率。Python提供了threading和multiprocessing两个模块,分别用于实现多线程和多进程编程。本文将详细阐述这两个模块的使用方法,并通过代码示例展示如何编写和运行...
多进程:多进程是在不同进程中执行的多个子进程,每个子进程有独立的内存空间。它适合CPU密集型任务,如数据处理和计算密集型计算。Python的multiprocessing模块提供了多进程编程的工具。 多线程示例 以下是一个简单的多线程示例,展示如何使用多线程同时下载多个URL: ...
二.python多线程编程 1.利用Thread实例实现多线程: 这里子线程默认为非守护线程(主线程运行完,子线程不会退出,继续运行完) #对于io操作,多线程和多进程性能差别不大#通过Thread实例化importtimeimportthreadingdefget_detail_html(url):print('我获取详情内容了') ...
多线程编程是指在一个进程中创建多个线程,每个线程独立执行不同的任务。这些线程共享进程的资源,包括内存空间、文件句柄等。多线程编程可以充分利用多核处理器的优势,实现并行计算和多任务处理。在多线程编程中,需要注意线程之间的同步和互斥,以避免竞争条件和死锁等问题。