[Python] -进阶理解6- Python中的多线程与多进程:原理、实现与性能对比
在现代编程中,提升程序的执行效率是开发者关注的核心问题之一。Python 提供了多线程(threading
)与多进程(multiprocessing
)两种并发执行方式。本文将深入剖析这两者的工作原理、使用方法以及性能差异,帮助开发者根据实际场景做出最佳选择。
多线程:轻量但受限于GIL
原理解析
Python 的 threading
模块允许在一个进程中并发运行多个线程。线程共享内存,适合I/O密集型任务。但由于全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL)的存在,Python在任意时刻只允许一个线程执行字节码,从而限制了线程在CPU密集型任务中的性能。(所以有伪并发的性质)
示例代码
import threadingimport timedef task(name): print(f\"线程 {name} 开始\") time.sleep(2) print(f\"线程 {name} 结束\")threads = []for i in range(3): t = threading.Thread(target=task, args=(i,)) threads.append(t) t.start()for t in threads: t.join()