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一、介绍
进程：进程是资源分配最小单位;进程之间的资源是独立的;进程有自己独立的地址空间，每启动一个进程，系统都会为其分配地址空间;进程是可以并行执行的计算;一个程序可以执行多个进程，一个进程也可以执行多个程序;
线程：线程是程序执行的最小单位。一个进程有多个线程组成;线程没有独立的地址空间，同一进程的线程共享本进程的地址空间。
二、使用
python中进程使用multiprocessing
multiprocessing的使用
正常情况下，定义两个函数，然后通过调用输出，如果函数中有输出，那么应该是先执行第一个调用函数的输出，再执行第二个，有先后顺序。
import time
def fun1():
for i in range(3):
print(f'你好: {i}')
time.sleep(0.5)
def fun2():
for i in range(3):
print(f'我好: {i}')
time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
fun1()
fun2()
并发
- 导入
multiprocessing - 通过进程类创建进程对象，该方法有参数，分别是target和参数，
target指调用的函数，参数可以有args,args以元组形式传参，传参要注意前后顺序，kwargs以字典形成传参，需要参数命名一致。 - 启动进程执行任务
import time
import multiprocessing
def fun1(num):
for i in range(num):
print(f'你好: {i}')
time.sleep(0.5)
def fun2(num):
for i in range(num):
print(f'我好: {i}')
time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
fun1_process = multiprocessing.Process(target=fun1, args=(3,))
fun2_process = multiprocessing.Process(target=fun2, kwargs={'num': 3})
fun1_process.start()
fun2_process.start()
执行结果
threading的使用
- 导入线程模块
- 通过线程类创建线程对象。该方法有参数，分别是target和参数，
target指调用的函数，参数可以有args,args以元组形式传参，传参要注意前后顺序，kwargs以字典形成传参，需要参数命名一致。 - 启动线程执行任务
import time
import multiprocessing
import threading
def fun1(num):
for i in range(num):
print(f'你好: {i}')
time.sleep(0.5)
def fun2(num):
for i in range(num):
print(f'我好: {i}')
time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
# fun1_process = multiprocessing.Process(target=fun1, args=(3,))
# fun2_process = multiprocessing.Process(target=fun2, kwargs={'num': 3})
# fun1_process.start()
# fun2_process.start()
fun1_process = threading.Thread(target=fun1, args=(3,))
fun2_process = threading.Thread(target=fun2, kwargs={'num': 3})
fun1_process.start()
fun2_process.start()
执行结果
设置主线程守护和子线程守护
在正常的处理中，子进程并不会因为主进程的结束而结束，他还是会继续执行，这里就需要设置线程守护，在主进程退出后子进程直接销毁，不在执行子进程的代码。
进程的设置
// 设进程启动前
进程.daemon = True
线程的设置
// 设进程启动前
// 第一种
fun1_process = threading.Thread(target=fun1, daemon=True)
// 第二种
fun1_process.daemon(True)
三、总结
- 进程是资源分配最小单位，线程是程序执行的最小单位。
- 一个进程有多个线程组成;线程没有独立的地址空间，同一进程的线程共享本进程的地址空间。
- 创建进程的资源开销要比线程大。进程可以使用多核，线程只能单核。
- 线程间的执行顺序是无序的，由CPU调度决定某个线程先执行。 可通过current_thread()获取线程对象，输出查看