python中多进程和多线程函数的应用

Python是一种解释性、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。在许多领域中广泛使用，包括数据处理、人工智能、Web开发等。同时，Python也是一种极易使用的语言，其代码简单明了，易于维护。其并发编程模型包括多进程和多线程，这使得Python可以应用于大规模计算密集型并发处理。

一、多进程

Python中多进程的实现是通过multiprocessing模块实现的。multiprocessing模块使用了和threading模块类似的API，主要包含了Process类和Pipe类。

Process类是Python中进程的封装，它基于底层的os模块。通过创建子进程的方式，来达到将任务分配到不同的进程中执行的目的。下面是在Python中利用多进程实现计算1000次PI的例子：

import multiprocessing

import math

 

def pi(num):

    s = 0

    for i in range(num):

        s += 1 / (2 * i + 1) / (2 * i + 1)

    return math.sqrt(8 * s)

 

if __name__ == '__main__':

    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:

        result = pool.map(pi, [250] * 4)

        print(sum(result))

在这个例子中，我们使用了multiprocessing.Pool和map函数来分别创建进程池和执行进程。其中pool.map函数将pi函数作为参数传入进程池中，并将在进程池中的所有进程处理后的结果累加起来，返回计算结果。

二、多线程

Python中多线程的实现是基于_thread和_threading模块实现的。这两个模块的主要区别在于，_thread是Python中的原始线程模块，而threading是Python中的高级线程模块，提供了更多的功能。

下面是一个利用Python多线程模块来解决任务的简单示例：

import threading

 

def worker():

    print(threading.current_thread().getName(), 'start')

    print('working...')

    print(threading.current_thread().getName(), 'end')

 

print(threading.current_thread().getName(), 'start')

 

threads = []

for i in range(5):

    t = threading.Thread(target=worker)

    threads.append(t)

    t.start()

 

print(threading.current_thread().getName(), 'end')

在这个例子中，我们使用了一个worker函数，这个函数就是所谓的线程，它将会被多次执行，每次在不同的线程中执行。我们创建5个新的线程，并将它们添加到线程列表中，最后我们通过调用线程的start方法来启动它们。

三、多线程和多进程的应用

Python中的多线程和多进程经常用于一些任务的并发编程，例如网络数据收发、Web服务器、数据分析以及机器学习。

在网络数据收发方面，多线程和多进程可使我们把任务拆分到不同的线程和进程中去执行，以达到提高并发性的目的。在Web服务器方面，多线程和多进程可以充分利用多核CPU，使服务器处理请求能力更加强大。在数据分析和机器学习方面，多线程和多进程可以很好地利用多核CPU，并行运算加速计算。

总之，Python的多线程和多进程应用极为广泛，可以应用在各个领域中，能够很好地解决在处理大量数据时的并发性问题，提高计算效率，是Python编程中一个不可忽视的重要部分。