在Python函数中使用多线程和多进程

在Python中，我们可以使用多线程和多进程来实现并发执行。并发执行使得程序能够在同一时间内处理多个任务，从而提高程序的运行效率。

一、多线程

多线程是指在单个程序中同时运行多个线程，每个线程可以独立地执行不同的任务。Python中的多线程可以通过threading模块实现。

在Python中创建线程有两种方法：

1.直接调用Thread类

import threading

def func():

    print('hello world')

t = threading.Thread(target=func)

t.start()

2.继承Thread类

import threading

class MyThread(threading.Thread):

    def run(self):

        print('hello world')

t = MyThread()

t.start()

二、多进程

多进程是指在操作系统中同时运行多个进程，每个进程有自己的内存空间和系统资源。Python中的多进程可以通过multiprocessing模块实现。

在Python中创建进程有两种方法：

1.直接调用Process类

import multiprocessing

def func():

    print('hello world')

p = multiprocessing.Process(target=func)

p.start()

2.继承Process类

import multiprocessing

class MyProcess(multiprocessing.Process):

    def run(self):

        print('hello world')

p = MyProcess()

p.start()

三、多线程与多进程的区别和适用场景

多线程适用于CPU密集型的任务，例如计算，排序等，因为线程共享同一进程内的资源和内存，多个线程在同一时间内并发执行可以提高程序的效率。

多进程适用于IO密集型的任务，例如文件读写，网络通信等，因为不同的进程拥有独立的内存空间和系统资源，可以避免在一个进程中因等待IO响应而阻塞线程。并且多进程可以利用多台机器进行分布式处理。

总结：

Python中使用多线程和多进程可以实现并发执行，提高程序的效率。多线程适用于CPU密集型的任务，多进程适用于IO密集型的任务。在实际工作中，我们需要根据任务的特点选择合适的并发方式。