多线程和多进程的区别
引言
在Python中，多线程和多进程是实现并行计算的两种常见方式。虽然它们可以在处理大量计算密集型任务时提高程序的性能，但在实际应用中，需要根据具体的情况选择适合的方案。
本文将介绍多线程和多进程的区别，并给出相应的代码示例，帮助刚入行的开发者理解和掌握这两种并行计算方式。
流程
下图展示了实现多线程和多进程的基本流程：
flowchart TD
A[开始] --> B[导入相关库]
B --> C[创建线程或进程]
C --> D[定义任务函数]
D --> E[启动线程或进程]
E --> F[等待线程或进程结束]
F --> G[获取结果]
G --> H[结束]
多线程实现步骤
- 导入相关库：在Python中，可以使用
threading模块来实现多线程。首先需要导入该模块：
import threading
- 创建线程：通过继承
threading.Thread类，创建自定义的线程类，并重写run方法，定义线程的执行逻辑。下面是一个示例：
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
# 线程的执行逻辑
pass
-
定义任务函数：在
run方法中定义线程的具体任务。可以通过传参给线程类，使得不同线程执行不同的任务。 -
启动线程：创建线程对象，并调用
start方法启动线程。
thread = MyThread()
thread.start()
- 等待线程结束：可以使用
join方法等待线程执行完毕。
thread.join()
- 获取结果：根据具体需求，从线程中获取执行的结果。
result = thread.get_result()
多进程实现步骤
- 导入相关库：在Python中，可以使用
multiprocessing模块来实现多进程。首先需要导入该模块：
import multiprocessing
- 创建进程：通过实例化
multiprocessing.Process类，创建自定义的进程类，并重写run方法，定义进程的执行逻辑。下面是一个示例：
class MyProcess(multiprocessing.Process):
def run(self):
# 进程的执行逻辑
pass
-
定义任务函数：在
run方法中定义进程的具体任务。可以通过传参给进程类，使得不同进程执行不同的任务。 -
启动进程：创建进程对象，并调用
start方法启动进程。
process = MyProcess()
process.start()
- 等待进程结束：可以使用
join方法等待进程执行完毕。
process.join()
- 获取结果：根据具体需求，从进程中获取执行的结果。
result = process.get_result()
代码示例
下面是一个简单示例，展示了如何使用多线程和多进程分别计算斐波那契数列的第n项。
import threading
import multiprocessing
# 多线程示例
class FibonacciThread(threading.Thread):
def __init__(self, n):
super().__init__()
self.n = n
self.result = None
def run(self):
fib_list = [0, 1]
for i in range(2, self.n + 1):
fib_list.append(fib_list[i - 1] + fib_list[i - 2])
self.result = fib_list[self.n]
def get_result(self):
return self.result
# 多进程示例
class FibonacciProcess(multiprocessing.Process):
def __init__(self, n):
super().__init__()
self.n = n
self.result = None
def run(self):
fib_list = [0, 1]
for i in range(2, self.n + 1):
fib_list.append(fib_list[i - 1] + fib_list[i - 2])
self.result = fib_list[self.n]
def get_result(self
