指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多此时系统运作大部分的状况是CPU

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100%CPU要读/写I/O(硬盘/内存)I/O在很短的时间就可以完成而CPU还有许多运算要处理CPU

**2.线程**IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多此时系统运作大部分的状况是CPU在等I/O

(硬盘/内存)

定义进程是程序在某个数据集合上的一次运行活动也是操作系统进行资源分配和保护的基本单位。

每个进程都有独立的代码和数据空间进程上下文进程间的切换会有较大的开销一个进程包含1–n个线程。

进程是资源分配的最小单位

CPython解释器本身就不是线程安全的因此有全局解释器锁GIL一次只允许使用一个线程执行Python字节码。

因此一个Python进程通常不能同时使用多个CPU核心。

futures.ProcessPoolExecutor类。

现在流行multiprocessing模块。

import

worker_function(index):print(fWorker

{index}

创建一个进程池可以指定要创建的进程数这里为3num_processes

3pool

multiprocessing.Pool(processesnum_processes)#

使用进程池执行任务#

这里将任务分配给三个进程并行执行pool.map(worker_function,

关闭进程池等待所有进程完成pool.close()pool.join()print(All

workers

https://zhuanlan.zhihu.com/p/509084322

三、线程

进程中的一个执行任务控制单元负责当前进程中程序的执行。

一个进程至少有一个线程一个进程可以运行多个线程多个线程可共享数据。

import

worker_function(thread_id):print(fThread

{thread_id}

threading.Thread(targetworker_function,

args(i,))threads.append(thread)#

启动所有线程for

无论是多进程还是多线程它们都允许在程序中执行多个任务并在不同的执行上下文中交替执行这些任务从而实现并发性。

共享资源

多进程和多线程都可以访问共享的内存资源这允许多个任务之间进行数据交换和共享数据。

并行执行

的系统上多进程和多线程都可以实现真正的并行执行从而提高程序的性能。

独立性

解释器它们之间彼此独立因此一个进程的错误通常不会影响其他进程。

多线程所有线程共享同一进程的内存空间它们之间共享全局变量和数据。

因此一个线程的错误可能会影响其他线程和整个进程。

创建和销毁

多进程创建和销毁进程通常比较慢并且需要更多的系统资源因为每个进程都有独立的内存空间。

多线程创建和销毁线程通常更快因为它们共享进程的内存空间但线程之间的管理和同步可能更复杂。

并发性和并行性

CommunicationIPC机制来实现进程之间的协作例如管道、队列和共享内存。

多线程线程之间可以更容易地共享数据但需要使用锁例如互斥锁来确保线程安全。

资源开销

多进程通常比多线程消耗更多的内存和系统资源。

多线程相对较轻量消耗的资源较少。