Python函数：如何实现多进程/多线程？

Python是一种高级编程语言，已经成为了数据科学、人工智能、网络编程和自动化等领域的首选语言。在众多编程语言中，Python拥有方便的函数库和内置模块，可以使程序员轻松实现多线程或多进程。在本文中，我将介绍Python如何实现多进程/多线程。我们会先简单了解一下什么是多进程和多线程，然后会给出Python实现多进程/多线程的示例。

多进程:

多进程是同时运行在不同进程中的两个或多个部分，每个进程都拥有自己的系统资源，如独立的内存区域，文件系统和I/O系统等等。多进程可以充分利用多核处理器的性能，同时提高程序的吞吐量和并发性。

要在Python中实现多进程，必须使用multiprocessing库。multiprocessing库允许您轻松地创建和操作进程，并共享内存.下面的代码展示了一个简单的用Python multiprocess库实现多进程的示例:

import multiprocessing
from time import sleep

def worker():
    """子进程工作函数"""
    print('I am a child process %s.' % multiprocessing.current_process().pid)
    sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    print('I am a parent process %s.' % multiprocessing.current_process().pid)
    p1 = multiprocessing.Process(target=worker)
    p2 = multiprocessing.Process(target=worker)
    p3 = multiprocessing.Process(target=worker)
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()
    print('All child process have been done.')

多线程:

多线程是在同一进程内运行的两个或多个部分，每个部分相互配合以完成某个任务或两个以上任务的交替执行。多线程可以提高程序的性能和响应能力，使得程序在等待某个处理完成时可以处理其它任务，从而提高系统的吞吐量。

要在Python中实现多线程，可以使用threading库，具体代码示例如下:

import threading
from time import sleep

def worker():
    """子线程工作函数"""
    print('I am a child thread %s.' % threading.current_thread().name)
    sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    print('I am a main thread %s.' % threading.current_thread().name)
    t1 = threading.Thread(target=worker)
    t2 = threading.Thread(target=worker)
    t3 = threading.Thread(target=worker)
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
    t1.join()
    t2.join()
    t3.join()
    print('All child threads have been done.')

在以上代码中，我们实例化三个Thread对象，并将它们作为参数传入到start方法中。 然后join在主线程中，等待所有子线程执行完毕以后，才能继续执行主线程。

结论：

Python多线程和多进程都是在同一程序内并发执行多个任务的方式。线程更加友好，因为线程共享堆内存，因此它们之间可以相互访问和修改变量。然而，如果您需要充分利用多核CPU处理器并提高程序性能，则应使用多进程。使用Python内置的multiprocessing和threading库可以使程序员轻松实现多进程/多线程。以上是使用Python实现多进程/多线程的基本介绍和示例。