线程与多处理：差异和用例

多线程和多处理是在 Python 中同时运行部分代码的两种技术。虽然两者都有提高性能的目标，但它们的实现和对各种任务的适用性存在明显差异。

核心概念

• 主题： 在单个进程内创建并共享相同的内存空间。
• 进程： 拥有自己的内存空间并通过进程间通信 (IPC) 进行交互的独立实体。

数据共享

• 线程可以访问和修改共享数据，而进程需要显式的数据交换机制。

GIL（全局解释器锁）

• Python 的 CPython 解释器有一个 GIL，可以防止多个线程同时执行 Python 代码。
• 这个限制会阻碍并行执行，尤其是在CPU 密集型任务。
• 进程不受 GIL 约束。

资源管理

• 创建和销毁线程是比进程更便宜、更快。
• 大量使用或频繁通信时，进程会消耗大量资源。

何时使用线程和进程

• 线程： 适合以下任务：

  • 需要实时响应（例如 GUI 事件处理）
  • 不涉及繁重的计算
  • 可以轻松共享数据

• 进程： 适合以下任务：

  • CPU 密集型
  • 内存需求大
  • 涉及敏感或孤立数据
  • 时间要求不高

并行执行队列

您可以使用队列（例如，threading.Queue 或 multiprocessing.Queue）来管理作业池并限制并发执行任务的数量：

# Create a queue
queue = multiprocessing.Queue()

# Initialize a process pool
pool = multiprocessing.Pool(4)

# Submit jobs to the pool
for job_argument in job_list:
    pool.apply_async(job, (job_argument,), callback=queue.put)

# Retrieve results from the queue
while not queue.empty():
    result = queue.get()
    # Process result...

其他资源

• [Python 中的多线程与多处理](https://realpython.com/python-multithreading/ )
• [在 Python 中使用 Concurrent.futures 模块](https://realpython.com/concurrent-futures-in-python/)
• [Python 并发和并行性](https: //www.coursera.org/specializations/python-concurrency-parallelism)