并发编程是指在同一时间内同时执行多个任务的编程方式。Python提供了多种方法来实现并发编程，其中包括多线程和多进程。
1. 多线程
多线程是指在一个程序中同时执行多个线程，每个线程独立运行，共享程序的资源。Python中的threading模块提供了多线程编程的支持。
import threading
def task():
# 执行任务
pass
# 创建线程
t1 = threading.Thread(target=task)
t2 = threading.Thread(target=task)
# 启动线程
t1.start()
t2.start()
# 等待线程执行完毕
t1.join()
t2.join()
使用多线程可以提高程序的执行效率，特别是在处理I/O密集型任务时，因为线程可以在I/O操作期间进行其他计算。
但是，多线程也存在一些问题，例如：
- 线程之间的数据共享需要进行同步处理，以防止竞争条件。
- 由于Python使用全局解释器锁（GIL），在多线程下无法充分利用多核处理器。
2. 多进程
多进程是指在一个程序中同时执行多个进程，每个进程使用独立的内存空间和系统资源。Python中的multiprocessing模块提供了多进程编程的支持。
import multiprocessing
def task():
# 执行任务
pass
# 创建进程
p1 = multiprocessing.Process(target=task)
p2 = multiprocessing.Process(target=task)
# 启动进程
p1.start()
p2.start()
# 等待进程执行完毕
p1.join()
p2.join()
多进程可以充分利用多核处理器的优势，并且无需担心数据共享的问题，因为每个进程有自己独立的内存空间。
然而，多进程也存在一些问题，例如：
- 进程间的通信需要使用特定的机制，如
Queue、Pipe等。 - 进程的创建和切换开销较大。
3. 多线程与多进程的选择
在选择使用多线程还是多进程时，可以根据具体情况进行考虑。
- 如果程序是I/O密集型任务，如网络请求、文件读写等，可以使用多线程来提高效率。
- 如果程序是CPU密集型任务，如计算密集型算法、图像处理等，可以使用多进程来充分利用多核处理器。
除了多线程和多进程，Python还提供了其他的并发编程方式，如协程（通过asyncio模块实现）、并行计算库（如numpy、pandas）等。
小结
并发编程在现代计算机应用中具有重要的意义。Python提供了多线程和多进程来支持并发编程，可以根据具体需求选择合适的方式。无论是多线程还是多进程，都需要考虑数据共享和通信的问题，以避免潜在的并发错误。
本文来自极简博客，作者：数字化生活设计师，转载请注明原文链接：Python中的并发编程：从多线程到多进程的转变
