用Python加速你的数据处理任务:使用多线程与多进程提高效率

后端

2023-03-25 08:24:13

揭秘 Python 并行编程的奥秘

在 Python 中，我们拥有多种方式来提升应用程序的性能。其中，多线程和多进程编程是两种重要的技术，可以帮助我们充分利用多核处理器，从而并行处理任务。

多线程与多进程：有何不同？

多线程 ：这种方法是在一个进程中创建多个线程。这些线程可以同时运行，执行不同的任务。每个线程共享进程的内存空间和资源。

多进程 ：与多线程不同，多进程是创建多个独立的进程。每个进程都有自己的内存空间和资源，可以同时执行不同的任务。

Python 中的多线程编程

Python 提供了 threading 模块来实现多线程编程。该模块提供了创建、管理和同步线程的工具。

import threading
import time

def task(i):
    print(f"Task {i} started.")
    time.sleep(1)
    print(f"Task {i} finished.")

if __name__ == "__main__":
    threads = []
    for i in range(4):
        thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
        threads.append(thread)

    for thread in threads:
        thread.start()

    for thread in threads:
        thread.join()

在这个示例中，我们创建了 4 个线程，每个线程负责执行一个单独的任务。由于 Python 的全局解释器锁 (GIL)，这些线程不能真正同时执行，但它们仍会并行处理任务，从而提高整体效率。

Python 中的多进程编程

multiprocessing 模块用于 Python 中的多进程编程。它提供了创建、管理和同步进程的工具。

import multiprocessing
import time

def task(i):
    print(f"Task {i} started.")
    time.sleep(1)
    print(f"Task {i} finished.")

if __name__ == "__main__":
    processes = []
    for i in range(4):
        process = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
        processes.append(process)

    for process in processes:
        process.start()

    for process in processes:
        process.join()