大家好，今天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：

• 改进的性能：有了并发执行任务的能力，可以减少执行时间并提高系统的整体性能。

• 可扩展性：可以将一个大任务分解为多个较小的子任务，并为它们分配独立的核心或线程，让它们独立执行。这在大规模系统中非常有用。

• 高效的I/O操作：通过并发的帮助，CPU不必等待进程完成其I/O操作。CPU可以立即开始执行下一个进程，直到前一个进程忙于其I/O操作。

• 资源优化：通过分割资源，可以防止单个进程占用所有资源。这可以避免较小进程的Starvation（饥饿）问题。

 1.多线程

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，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。

2.多进程

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。

3.多线程实现

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。

3.1导入库：

import threading
import os

3.2计算平方的函数：

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 * numprint(f"Square of the number {num} is {square} | Thread Name {threading.current_thread().name} | PID of the process {os.getpid()}")

3.3主函数：

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) // 2first_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 345
Square of the number 2 is 4 | Thread Name t1 | PID of the process 345
Square of the number 5 is 25 | Thread Name t2 | PID of the process 345
Square of the number 3 is 9 | Thread Name t1 | PID of the process 345
Square of the number 6 is 36 | Thread Name t2 | PID of the process 345
Square of the number 4 is 16 | Thread Name t1 | PID of the process 345
Square of the number 7 is 49 | Thread Name t2 | PID of the process 345
Square 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。

4.多进程实现

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。

4.1导入库：

from multiprocessing import Process
import os

本例将使用multiprocessing模块来创建独立的进程。

4.2计算平方的函数：

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 * numprint(f"Square of the number {num} is {square} | PID of the process {os.getpid()}")

4.3主函数：

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) // 2first_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 1125
Square of the number 2 is 4 | PID of the process 1125
Square of the number 3 is 9 | PID of the process 1125
Square of the number 4 is 16 | PID of the process 1125
Square of the number 5 is 25 | PID of the process 1126
Square of the number 6 is 36 | PID of the process 1126
Square of the number 7 is 49 | PID of the process 1126
Square 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 Process
import os
import time
import 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) // 2first_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: 619.8039054870605ms
Execution 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。