Python并发编程中的多线程与多进程函数使用技巧

Python是一个流行的脚本语言，拥有强大的并发编程能力。Python的多线程和多进程函数在大型应用程序的开发中扮演着重要的角色。这篇文章将重点介绍Python的多线程和多进程函数的使用技巧。

多线程函数

Python中多线程函数的使用与其他编程语言相似。让我们看一下下面的代码段。

import threading
import time 

def worker():
    print("Worker starts...")
    time.sleep(5)
    print("Worker ends...")

t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

print("Main thread ends...")

这个例子演示了如何使用Python的多线程函数。我们创建了一个函数worker，它通过打印信息，休眠5秒，然后输出另一条信息来实现工作任务。我们使用多线程，确保worker()函数在子线程中运行，并将其作为线程t的目标参数传递到Thread类中。最后，我们用start（）方法启动线程，并在主线程中添加一个print语句来确保主线程在子线程结束之前结束。

这个例子说明了如何设置多个线程的函数，实际上我们可以创建任意数量的线程。

多进程函数

Python的multiprocessing模块提供了与Thread类类似的Process类。它提供了一种以进程的方式并发执行代码的方法。我们来看一个例子。

import multiprocessing
import time

def worker():
    print("Worker starts...")
    time.sleep(5)
    print("Worker ends...")

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    p.start()

    print("Main process ends...")

这个例子非常类似于我们之前使用的多线程函数，除了我们使用了Process类来代替Thread类，我们还通过条件语句将执行分离到协调进程之外，以确保我们的代码可以在Windows上正确运行。

我们可以创建任意数量的进程，可以让我们的代码并行执行。

注意muitiprocessing不适用于交互式环境如jupyter，因为会被视为主进程和子进程的父子关系，不会形成独立的子进程。

总结

Python的多线程和多进程函数是一种强大的并发编程工具。Python提供了易于使用的API，使得在代码中使用线程和进程变得非常容易。对于需要在大量数据上运行复杂算法的应用程序，Python的多线程和多进程函数是不可或缺的工具。在实际应用中，需要根据应用需求来选择使用多线程和多进程两种技术。只要能正确使用，这两种技术是非常有用的。