Python并发编程函数库multiprocessing和threading详解

Python是一种高级语言，提供多种并发编程方式来实现任务的同时执行。这些并发编程的方式可以分为两类：线程和进程。

线程是一种轻量级的并发编程的方式，其最大的优点是可以实现多个任务的同时执行，提高程序的效率，但线程之间的同步和共享变量需要进行同步锁的管理，否则易出现数据竞争的问题。

进程是一种更为强大的并发编程的方式，其可以让多个CPU同时执行任务，更加高效地完成任务。但是，进程之间的通信和同步需要额外的IPC机制，其开销较大。

在Python中，提供了两个函数库multiprocessing和threading，分别用于实现进程和线程的并发编程。

1、多进程编程函数库multiprocessing

Python的multiprocessing模块是一种用于实现进程的高级函数库，其实现方式类似于多线程编程的方式。其中，最主要的类是Process，其可以创建一个新的进程。

示例代码如下：

from multiprocessing import Process

def func():
    print("hello world")

p = Process(target=func)
p.start()
p.join()

其中，Process类的主要参数包括target，args和kwargs，它们分别代表要执行的函数和输入参数。

如果Process对象已经启动，那么可以使用run()函数来执行。

2、多线程编程函数库threading

Python的threading模块提供了一种简单的方式来创建新线程。其中，最常用的类是Thread，它可以使用函数或方法作为创建新线程的参数。

示例代码如下：

from threading import Thread

def func():
    print("hello world")

t = Thread(target=func)
t.start()
t.join()

其中，Thread类的主要参数包括target，args和kwargs，它们分别代表要执行的函数和输入参数。

如果Thread对象已经启动，那么可以使用run()函数来执行。

3、进程与线程之间的比较

线程和进程都是实现并发编程的方式，它们之间的区别在于：

1.资源开销

线程只有一个进程中的资源共享，因此，线程的开销更小，可以更加高效地利用资源。

进程中，每个进程都拥有自己的资源，因此，进程之间的通信和同步需要额外的IPC机制，对于一些大型计算任务，更倾向于使用进程。

2.并发度

由于线程共享进程中的资源，因此，线程并发度通常比进程高。

进程之间的通信和同步需要额外的IPC机制，其开销较大。

总体来说，线程和进程都有各自的优点和缺点，在不同的场景下，需要根据数据规模、计算复杂度、可扩展性等因素来选择不同的并发编程方式。