Python的多进程、多线程、协程 —— join的用法 主体 本文主要从多进程、多线程、协程的概念入手,介绍他们的区别以及多进程和多线程的一些简单代码案例 何为进程、线程、协程 进程:运行起来的程序就是进程,是操作系统分配资源的最小单位。 线程:线程是进程的组成部分,一个进程可以拥有多个线程,一个线程必须有一个父...
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:...
协程 asyncio模块 async关键字 进程 创建进程 进程池的使用 concurrent.futures库的使用 创建线程池 创建进程池 线程模块 class threading.Thread(group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={}) #参数说明 # group: # target:线程启动时执行的函数 # name:设置线程名称 # args:做为target的参数,元组的...
p.start()# p.join() # 阻塞主线程(或主进程),直到被调用的线程(或进程)完成执行。# 创建并启动一个线程t = threading.Thread(target=thread_worker) t.start()# t.join() # 阻塞主线程(或主进程),直到被调用的线程(或进程)完成执行。foriinrange(200):print(f"主进程{i}") 线程池和进程池 py ...
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。
Python中并发任务实现方式包含：多线程threading和协程asyncio，它们的共同点都是交替执行，而区别是多线程threading是抢占式的，而协程asyncio是协作式的，原理也很简单，只有一颗CPU可以用，而一颗CPU一次只能做一件事，所以只能靠不停地切换才能完成并发任务。Python中并行任务的实现方式是多进程multiprocessing，通过...
一、多进程 1、子进程(subprocess包) 在python中,通过subprocess包,fork一个子进程,并运行外部程序。 subprocess参考从subproc...
1 概念梳理: 1.1 线程 1.1.1 什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的...
在Python 3 中,选择使用多进程、多线程或多协程取决于您的应用程序的特定需求和场景。下面是一些一般情况下的指导原则: 多进程: - 当需要执行 CPU 密集型任务时,多进程是一个好的选择。这是因为 Python 中的全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)限制了多线程的并行性,但多进程可以利用多个 CPU 核心并行执...