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:...
number_list = [int(x)forxinnumbers.split(",")]# 使用map函数向线程池提交多个方法并传递参数result = process_pool.map(is_prime, number_list)# 返回结果returnjson.dumps(dict(zip(number_list, result)))if__name__ =='__main__':# 创建一个进程池 进程池必须再__main__中process_pool = Proc...
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...
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。
线程是进程的一部分,一个进程可以包含多个线程,而一个线程只能属于一个进程。 进程拥有独立的内存空间,而线程共享进程的内存空间。 进程之间的通信需要使用IPC(Inter-Process Communication)机制,而线程之间可以直接共享数据。 进程的创建和销毁比线程慢,因为进程需要分配和释放独立的内存空间,而线程只需要分配和释放一些...
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...
使用concurrent.futures 创建线程池 进程池 使用multiprocessing 创建进程池 使用concurrent.futures 创建进程池 线/进程池实现异步操作 多线程、多进程的选择 协程 使用yield 关键字(不推荐) 使用greenlet 实现协程(不推荐) 使用gevent 进行协程操作 简单创建和执行协程任务 基于gevent 的 request 请求 asyncio 实现协程(...
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...