我们将讨论如何利用Python执行多线程和多进程任务。它们提供了在单个进程或多个进程之间执行并发操作的方法。并行和并发执行可以提高系统的速度和效率。
在讨论多线程和多进程的基础知识之后，我们还将讨论使用Python库实现它们的实际方法。
首先简要讨论并行系统的好处。
并行计算的优势
以上是需要并发或并行执行的一些常见原因。现在，回到主题，即多线程和多进程，并讨论它们的主要区别。
多线程是在单个进程中实现并行性的一种方法，能够执行同时进行的任务。在单个进程内可以创建多个线程，并在该进程内并行执行较小的任务。
单个进程中的线程共享一个公共内存空间，但它们的堆栈跟踪和寄存器是独立的。由于共享内存，它们的计算成本较低。
单线程和多线程Env.
Python中的多线程主要用于执行I/O操作，即如果程序的某个部分正在执行I/O操作，则其余程序可以保持响应。然而，在Python的实现中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法实现真正的并行性。
简而言之，GIL是一个互斥锁，一次只允许一个线程与Python字节码交互，即使在多线程模式下，一次也只能有一个线程执行字节码。
这样做是为了在CPython中保持线程安全，但它限制了多线程的性能优势。为了解决这个问题，Python有一个单独的多进程库，我们将在之后进行讨论。
不断在后台运行的线程称为守护线程。它们的主要工作是支持主线程或非守护线程。守护线程不会阻塞主线程的执行，甚至会在主线程执行完毕后继续运行。
在Python中，守护线程主要用作垃圾回收器。它会默认销毁所有无用的对象并释放内存，以便主线程可以正常使用和执行。
多进程用于执行多个进程的并行执行。它可以帮助实现真正的并行性，因为可以同时执行不同的进程，并且每个进程都拥有自己的内存空间。它使用CPU的独立核心，并且在执行进程间的数据交换时也很有帮助。
与多线程相比，多进程的计算成本更高，因为不使用共享内存空间。不过，它允许进行独立执行，并克服了全局解释器锁的限制。
多进程环境
上图展示了一个多进程环境，在该环境中，一个主进程创建了两个独立的进程，并为它们分配了不同的工作。
现在，我们使用Python实现一个基本的多线程示例。Python有一个内置的threading模块用于多线程实现。
import threadingimport os这是一个用于计算数字平方的简单函数，它接受一个数字列表作为输入，并输出列表中每个数字的平方，同时输出使用的线程名称和与该线程关联的进程ID。
def calculate_squares(numbers): for num in numbers: square = num * num print( f"Square of the number {num} is {square} | Thread Name {threading.current_thread().name} | PID of the process {os.getpid()}" )本示例有一个数字列表，将其平均分成两半，并分别命名为first_half和second_half。现在，将为这些列表分配两个独立的线程t1和t2。
Thread函数创建一个新线程，该线程接受一个带有参数列表的函数作为输入。还可以为线程分配一个单独的名称。
.start()函数将开始执行这些线程，而.join()函数将阻塞主线程的执行，直到给定的线程完全执行完毕。
if __name__ == "__main__": numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] half = len(numbers) // 2 first_half = numbers[:half] second_half = numbers[half:] t1 = threading.Thread(target=calculate_squares, name="t1", args=(first_half,)) t2 = threading.Thread(target=calculate_squares, name="t2", args=(second_half,)) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join()输出：
Square of the number 1 is 1 | Thread Name t1 | PID of the process 345Square of the number 2 is 4 | Thread Name t1 | PID of the process 345Square of the number 5 is 25 | Thread Name t2 | PID of the process 345Square of the number 3 is 9 | Thread Name t1 | PID of the process 345Square of the number 6 is 36 | Thread Name t2 | PID of the process 345Square of the number 4 is 16 | Thread Name t1 | PID of the process 345Square of the number 7 is 49 | Thread Name t2 | PID of the process 345Square of the number 8 is 64 | Thread Name t2 | PID of the process 345注意：上述创建的所有线程都是非守护线程。要创建守护线程，需要编写t1.setDaemon(True)，将线程t1设置为守护线程。
现在来了解一下上述代码生成的输出结果。可以观察到两个线程的进程ID（即PID）保持不变，这意味着这两个线程属于同一个进程。
还可以观察到输出并非按顺序生成。第一行中可以看到是线程1生成的输出，然后在第三行是线程2生成的输出，接着在第四行，再次是线程1生成的输出。这清楚地表明这些线程是同时工作的。
并发并不意味着这两个线程并行执行，因为一次只有一个线程被执行。它不会减少执行时间，与顺序执行所需的时间相同。CPU开始执行一个线程，但在中途离开，并切换到另一个线程，过一段时间后，又回到主线程，并从上次离开的地方开始执行。
目前对多线程及其实现方式和限制已经有基本的了解。现在，是时候学习多进程的实现以及如何克服这些限制了。
在这里将沿用相同的示例，但不再创建两个独立的线程，而是创建两个独立的进程，并讨论观察结果。
from multiprocessing import Processimport os本例将使用multiprocessing模块来创建独立的进程。
该函数将保持不变。只是在这里删除了有关线程信息的打印语句。
def calculate_squares(numbers): for num in numbers: square = num * num print( f"Square of the number {num} is {square} | PID of the process {os.getpid()}" )主函数有一些修改。只是创建了一个独立的进程，而不是线程。
if __name__ == "__main__": numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] half = len(numbers) // 2 first_half = numbers[:half] second_half = numbers[half:] p1 = Process(target=calculate_squares, args=(first_half,)) p2 = Process(target=calculate_squares, args=(second_half,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()输出：
Square of the number 1 is 1 | PID of the process 1125Square of the number 2 is 4 | PID of the process 1125Square of the number 3 is 9 | PID of the process 1125Square of the number 4 is 16 | PID of the process 1125Square of the number 5 is 25 | PID of the process 1126Square of the number 6 is 36 | PID of the process 1126Square of the number 7 is 49 | PID of the process 1126Square of the number 8 is 64 | PID of the process 1126可以观察到，每个列表都由一个独立的进程执行。它们具有不同的进程ID。为了检查进程是否已并行执行，需要创建一个单独的环境，下面我们将讨论这一点。
为了检查是否获得了真正的并行性，在这里将计算使用和不使用多进程的算法运行时间。
为此，需要一个包含超过10^6个整数的大型整数列表。可以使用random库生成一个列表。此处将使用Python的time模块来计算运行时间。下面是实现的代码，代码本身很容易理解，也可以随时查看代码注释。
from multiprocessing import Processimport osimport timeimport randomdef calculate_squares(numbers): for num in numbers: square = num * numif __name__ == "__main__": numbers = [ random.randrange(1, 50, 1) for i in range(10000000) ] # 创建一个包含10^7个整数的随机列表。 half = len(numbers) // 2 first_half = numbers[:half] second_half = numbers[half:] # ----------------- 创建单进程环境 ------------------------# start_time = time.time() # 开始计时（不使用多进程） p1 = Process( target=calculate_squares, args=(numbers,) ) # 单进程P1执行整个列表 p1.start() p1.join() end_time = time.time() # 结束计时（不使用多进程） print(f"Execution Time Without Multiprocessing: {(end_time-start_time)*10**3}ms") # ----------------- 创建多进程环境 ------------------------# start_time = time.time() # 开始计时（使用多进程） p2 = Process(target=calculate_squares, args=(first_half,)) p3 = Process(target=calculate_squares, args=(second_half,)) p2.start() p3.start() p2.join() p3.join() end_time = time.time() # 结束计时（使用多进程） print(f"Execution Time With Multiprocessing: {(end_time-start_time)*10**3}ms")输出：
Execution Time Without Multiprocessing: 619.8039054870605msExecution Time With Multiprocessing: 321.70287895202637ms可以观察到，使用多进程的时间几乎是不使用多进程时间的一半。这表明这两个进程在同一时间内并行执行，并展示了真正的并行性行为。
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