进程和线程是计算机的基础概念，是算法岗开发岗面试必问问题。下面我们就来看一下，以下的知识你是否全部了解吧👇 目录： 进程、线程、协程的概念 进程和线程的区别 协程和线程的区别 何时使用多进程，何时使用多线程？ 为什么会有线程？ *python多线程存在的问题 *进程的几种通信方式 *举例说明进程、线程、协程 一、进程、线程、协程的概念 进程： 是并发执行的程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位，是一个动态概念，竞争计算机系统资源的基本单位。 线程： 是进程的一个执行单元，是进程内科调度实体。比进程更小的独
对于python线程相关的函数本文不再做详细讲解，如果想学习线程threading内容请参考：python 线程创建和参数传递
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
最近整理了一个Python新手学Python系列方便新人学习与熟手回顾基础知识.
前两日帮同学解决的问题中涉及到python的线程、协程概念及其调度过程，加上之前总听说同学们去面试的时候会被问到python的多线程问题。所以想写一篇总结。本篇文章假定读者已经有一些操作系统知识的基础，并且几乎不涉及到具体编程，主要研究总结python独特的线程切换调度问题，以及最近用的越来越多的协程的概念和协程切换调度问题。
看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。 问题： 1、Python 多线程为什么耗时更长？ 2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？
全局解释器锁（Global Interpreter Lock）是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython（JPython不使用GIL）与Ruby MRI。
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进程提供了多道编程，充分发挥了计算机部件的并行性，提高了计算机的利用率，既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？ 其实，还是有很多缺陷的，主要体现在两点上：
进程有很多优点，它提供了多道编程，可以提高计算机CPU的利用率。既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？其实，仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的。
在 操作系统 中 , 进程 之间 的 内存空间 是 隔离的 , 不同的进程 拥有各自的 内存空间 ,
前提 我是参考 Github Python 100 天的文章写的，再结合自己的小练习，总结 最近在面大厂，发现许多大厂都会问 Python 的多线程、多进程，所以我觉得很有必要总结学习下 什么是进程
在学习廖雪峰老师的python教程，学习了多进程和多线程，记录下核心的思路和方法。
最近要写一个库往 influxdb 中打点, 因为要被很多程序使用, 而又要创建新的进程, 为了避免引起使用方的异常, 简单深入了解了下 Python 的并发控制, 这才发现标准库真是坑. 之前没过多考虑过, 只是凭感觉在 CPU 密集的时候使用 multiprocessing, 而默认使用 threading, 其实两个还是有很多不一样的, 除了都是并发执行以外还有很大的不同. Python 中试图用 threading 和 multiprocessing 实现类似的接口来统一两方面, 结果导致更混乱了. 本文探讨几个坑.
Python 既支持多进程，又支持多线程，本篇，我们看看如何编写这两种多任务程序。
def gcd(pair): a, b = pair low = min(a, b) for i in range(low, 0, -1): if a % i == 0 and b % i == 0: return i
总共用时 28 秒，如果开启两条线程来执行上面的操作（假设处理器为多核 CPU），如下所示：
学习Python的多线程（Multi-threading），至少应该要有进程与线程的基本概念，可以看我转载的一篇文章：《进程与线程的一个简单解释》。
前面写了三篇关于python多线程的文章，大概概况了多线程使用中的方法，文章链接如下：
当提及并发编程时，我们实际上在谈论如何让程序在同时执行多个任务时更加高效。在现代软件开发中，利用并发编程的技术已成为关键，因为它可以充分利用计算机的多核处理能力，提高程序的性能和响应速度。Python 作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种并发编程的工具和技术，使得开发人员能够轻松地在其应用程序中实现并发性。
进程Process是对各种资源管理的集合，包含对各种资源的调用、内存的管理、网络接口的调用；一个进程Process可以包含多个子进程，启动一个进程的时候会自动创建一个线程，进程里的第一个线程就是主线程（即python __name__ == ‘__main__’）；
进程和线程是操作系统层面的概念，本质上就是两个操作系统内核对象：即操作系统定义的两个数据结构，操作系统通过这两个数据结构，来管理程序的运行。 （1）以多进程形式，允许多个任务同时运行； （2）以多线程形式，允许单个任务分成不同的部分运行； （3）提供协调机制，一方面防止进程之间和线程之间产生冲突，另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。
**线程（Thread）**也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。
在Python中,由于历史原因(GIL),使得Python中多线程的效果非常不理想.GIL使得任何时刻Python只能利用一个CPU核,并且它的调度算法简单粗暴:多线程中,让每个线程运行一段时间t,然后强行挂起该线程,继而去运行其他线程,如此周而复始,直到所有线程结束.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 对于初次学习Python这门语言的朋友而言，因为刚刚入门学习Python知识，被问及Python多线程时都会感到一脸懵然，不知道Python多线程是什么意
现在多进程多线程已经是老生常谈了，协程也在最近几年流行起来。python中有协程库gevent，py web框架tornado中也用了gevent封装好的协程。本文主要介绍进程、线程和协程三者之间的区别。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
在这篇文章中，我们将探讨Python中多线程与多进程的选择与实现。在处理一些需要并发执行的任务时，了解这两种方法的优缺点以及如何在实际项目中应用它们是非常重要的。
很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。
原文地址:http://www.cnblogs.com/whatisfantasy/p/6440585.html
并发指逻辑上同时处理多件事情，并行指实际上同时做多件事情。 并发不一定通过并行实现，也可以通过多任务实现。例如：现代操作系统都可以同时执行多个任务，比如同时听歌和玩游戏，但歌曲播放和游戏运行并不一定是同时发生的，可能第1个CPU时间播放歌曲，然后第2个CPU时间执行游戏，交替执行。 并行要求同时执行，即同一个CPU时间内两个事情都发生，为了实现并行，必须能同时执行多个计算任务，如多核CPU或多个CPU。
但如果数据量很大，比如要通过访问数百数千个url去爬取数据，单线程必须等待当前url访问完毕并且数据提取保存完成后才可以对下一个url进行操作，一次只能对一个url进行操作；
python中除了 线程互斥锁Lock 还有 GIL锁，GIL锁全称：Global Interpreter Lock，任何Python 线程threading 执行前，必须先获得GIL锁才能执行，当线程获取到GIL锁之后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个cpu执行时所需要的一串指令。
程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。
最近会开始继续 Python 的进阶系列文章，这是该系列的第一篇文章，介绍进程和线程的知识，刚好上一篇文章就介绍了采用 concurrent.futures 模块实现多进程和多线程的操作，本文则介绍下进程和线程的概念，多进程和多线程各自的实现方法和优缺点，以及分别在哪些情况采用多进程，或者是多线程。
在Python语言中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL）是一个备受争议的话题。GIL是Python语言中特有的机制，对于多线程编程产生了一些限制。本文将深入探讨GIL的背景、作用、机制以及如何进行性能优化。
Python 的多线程库 threading 在某些情况下确实是鸡肋的，这是因为 Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）导致了多线程的并发性能不能真正发挥出来。简单来说，这意味着在任何给定时刻只有一个线程能够真正地运行 Python 代码，这就限制了多线程的性能。
如何同时对一个文件夹开启四个任务同时处理不同的任务，而不会产生冲突？接下来我们一起了解一下多线程和多进程。
关于 Python的多线程，经常我们会听到老手说：“python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 来源：伯乐在线 原文：http://python.jobbole.com/87498/ 引言&动机 考虑一下这个场景，我们有10000条数据需要处理，处理每条数据需要花费1秒，但读取数据只需要0.1秒，每条数据互不干扰。该如何执行才能花费时间最短呢？ 在多线程(MT)编程出现之前，电脑程序的运行由一个执行序列组成，执行序列按顺序在主机的中央处理器(CPU)中运行。无论是任务本身要求顺序执行还是整个程序是由多个子任务组成，程序都是按这种方式执行的
每个运行的进程，系统都会分配一个相关的运行环境，一般的可以将该运行环境认为是进程环境变量的集合，当进程启动的时候，环境变量就确定了，只有当前进程才能够修改其环境变量。Python的os模块中提供了environ属性，来记录当前进程的运行环境，environ是字典数据结构，以key-value的方式存储环境变量（key是环境变量的变量名，一般要求字母全部大写），value是对应的环境变量的值：
python进程池Pool 和前面讲解的 python线程池 类似，虽然使用多进程能提高效率，但是进程的创建会消耗大量的计算机资源（进程Process的创建远远大于线程Thread创建占用的资源），线程是计算机最小的运行单位，连线程都需要使用线程池，进程有什么理由不使用进程池？
进程-操作系统提供的抽象概念，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。程序本身是没有生命周期的，它只是存在磁盘上的一些指令,程序一旦运行就是进程。
1程序执行流程 有类似脚本程序或编程经验的同学都知道,程序默认是自上而下,从左到右的按顺序执行,也叫串行执行;而多线程类似于并行执行,即A模块(函数)执行时B也执行不需要等A执行完再执行,这里请区别对待并发执行(同一时间执行);以上是简单概念性描述,
可以使用python的time模块来实现类似于c中的sleep函数作用代码如下：import time def sleep(mytime=‘’): time.sleep(mytime) print call sleepsleep(5)#sleep 5s print ‘sleep end’…
对于CPU计算密集型的任务，python的多线程跟单线程没什么区别，甚至有可能会更慢，但是对于IO密集型的任务，比如http请求这类任务，python的多线程还是有用处。在日常的使用中，经常会结合多线程和队列一起使用，比如，以爬取simpledestops 网站壁纸为例：
本文是Python进阶系列专题的最后一篇文章了，学习一下Python并发编程。懂得并发编程，就算是真正进阶了。
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