在前面的《进程和线程》一文中，我们已经对在Python中使用多进程和多线程实现并发编程进行了简明的讲解，在此我们补充几个知识点。
在Python编程领域中，处理并发任务是提高程序性能的关键之一。本文将探讨Python中两种常见的并发编程方式：多线程和多进程，并比较它们的优劣之处。通过代码实例和详细的解析，我们将深入了解这两种方法的适用场景和潜在问题。
之前一直都用python的多线程库(比如threading)来写一些并发的代码，后来发现其实用这个方法写的程序其实并不是真正的并行(parrallel)计算，而只是利用单个CPU进行的并发(concurrency)计算。因此，多线程也仅仅只在处理一些被频繁阻塞的程序时才会有效率上的提升，比如网络爬虫里等待http返回等；而在CPU使用密集的程序里使用多线程反而会造成效率的下降。那么为什么python不把threading库设计成并发的线程呢？这是因为python本身有一个全局翻译锁，叫GIL(Global Interpreter Lock)，这个锁的目的是让当前的python解释器在同一时间只能执行一条语句，从而保证程序的正确运行，这也就导致了一个python解释器只能并发处理而不能并行处理。那么，如果想并行的执行代码，显然需要开启多个python解释器，这也就不是多线程，而是多进程了，因此python在多线程库里并不支持多核处理，而是在多进程库(multiprocessing)里支持多核处理。
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。
Python 自带的多进程库 multiprocessing 可实现多进程。我想用这些短例子示范如何优雅地用多线程。中文网络上，有些人只是翻译了旧版的 Python 官网的多进程文档。而我这篇文章会额外讲一讲下方加粗部分的内容。
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？
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。
在使用PyTorch进行多进程训练时，有时会遇到程序卡死的问题。本文将介绍可能导致torch多进程卡死的原因以及如何解决这个问题。
多线程、多进程与协程是Python中实现并发编程的三种主要手段，分别适用于不同的应用场景。在技术面试中，对这三种并发模型的理解与应用能力是评价候选者系统设计、性能优化与问题解决能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地解析Python多线程、多进程与协程的概念、面试中常见的问题、易错点以及应对策略，并通过代码示例，助您在面试中从容应对相关挑战。
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并发编程是现代软件开发中不可或缺的一部分，它允许程序在执行过程中同时处理多个任务，从而提高系统响应速度与资源利用率。Python提供了多线程、多进程与协程等多种并发编程模型，这些模型各有优劣，适用于不同场景。在技术面试中，对Python并发编程模型的理解与应用能力是评价候选者系统设计、性能优化与问题解决能力的关键。本篇博客将深入浅出地剖析Python并发编程模型的重点考察点，解析面试中常见的问题、易错点以及应对策略，并通过代码示例，助您在面试中从容应对相关挑战。
很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要控制子进程的输入和输出。
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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：
这一篇涉及到如何在网页请求环节使用多进程任务处理功能，因为网页请求涉及到两个重要问题：一是多进程的并发操作会面临更大的反爬风险，所以面临更严峻的反爬风险，二是抓取网页数据需要获取返回值，而且这些返回值需要汇集成一个关系表（数据框）（区别于上一篇中的二进制文件下载，文件下载仅仅执行语句块命令即可，无需收集返回值）。 R语言使用RCurl+XML,Python使用urllib+lxml。 方案1——自建显式循环： 📷 📷 整个过程耗时11.03秒。 方案2——使用向量化函数： 📷 整个过程耗时9.07m。 方案
首先我们先做一个小脚本，就用turtle画4个同心圆吧！这样在演示多进程的时候比较直观。代码如下：
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon，而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的。
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。
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。
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
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。
在上一节，我们学习了Python的多线程编程，这节我们学习一下Python的多进程编程。
Python是一门流行的编程语言，广泛用于各种应用领域，包括Web开发、数据分析和自动化任务。但在处理大规模数据或高并发任务时，提高程序性能成为一个关键问题。本文将深入探讨Python并发编程，包括多线程和多进程的使用，以及如何充分利用多核处理器来提高性能。
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。
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。
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
上面的代码开启了5个子进程去执行函数，我们可以观察结果，是同时打印的，这里实现了真正的并行操作，就是多个CPU同时执行任务。我们知道进程是python中最小的资源分配单元，也就是进程中间的数据，内存是不共享的，每启动一个进程，都要独立分配资源和拷贝访问的数据，所以进程的启动和销毁的代价是比较大了，所以在实际中使用多进程，要根据服务器的配置来设定。
在Python编程中，多进程编程是一种重要的技术手段。Python作为一种高级编程语言，天生具有多线程编程的特性，但是由于GIL(Global Interpreter Lock)的存在，线程在并发执行的效率较低。多进程编程则是一种有效的解决方案。
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.
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。
输出顺序不一致，则是因为屏幕的抢占问题而已，但不同的进程执行是并发的。在执行程序的过程中，可以打开另一个窗口来查看进程的执行情况（上面sleep了3秒，所以速度一定要快）：
前文《浅谈python中的多线程和多进程》中我们分享过一个例子，就是分别利用python中的多线程和多进程来解决高运算量的任务，从中看出二者的一些区别。其中一点是“多线程会共享所属进程的内存资源；而子进程会从父进程那里拷贝一份内存资源”。当时没有进一步解释，为了更直观地了解这一点，本文给出一个例子。
多线程与多进程大约是后端工程师面试最常被问的几个问题之一了，网上也有不少资料对多线程与多进程进行了详细的介绍，这里，我们就不多做赘述了。
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；
今天遇到的新单词： terminal n终端 terminate v结束，使终结 basic adj基本的
数据抓取中的密集任务处理，往往会涉及到性能瓶颈，这时候如果能有多进程的工具来进行支持，那么往往效率会提升很多。 今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。 导入待下载的文件： 📷 在R语言中，文件下载的思路一般有三种可选方案： 方案1——构建显示循环： 📷 一共10个PDF文件，下载过程未设置等待时间，平均4.5m，一共44.5m,总耗时100m。 方案2——使用plyr包中的向量化函数 有点惨，同样的10个pdf文档，耗时机会没啥变化，这一次是99.89,比上一次99.9
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。
我们在进行生信分析时经常要处理大文件，如果用串行运算往往费时，所以需要并行运算以节省时间。目前，流行的生信工具通常都可以并行运算，比如bwa。通常来讲，我们进行并行运算可以选择多线程或者多进程。那么二者有什么差别呢，我们又该如何选择呢？
在Python中，计算密集型任务适用于多进程，IO密集型任务适用于多线程 正常来讲，多线程要比多进程效率更高，因为进程间的切换需要的资源和开销更大，而线程相对更小，但是我们使用的Python大多数的解释器是Cpython，众所周知Cpython有个GIL锁，导致执行计算密集型任务时多线程实际只能是单线程，而且由于线程之间切换的开销导致多线程往往比实际的单线程还要慢，所以在 python 中计算密集型任务通常使用多进程，因为各个进程有各自独立的GIL，互不干扰。 而在IO密集型任务中，CPU时常处于等待状态，操作系统需要频繁与外界环境进行交互，如读写文件，在网络间通信等。在这期间GIL会被释放，因而就可以使用真正的多线程。 上面都是理论，接下来实战看看实际效果是否符合理论
多进程顾名思义程序启动的时候运行多个进程，每个进程启动一条线程进行程序处理。 没启动一个进程就要单独划分一块内存资源。就像工厂的厂房。为了提高效率每多添加一条生产线就要单独再盖一个厂房。每个厂房相互是独立的。所以启动多进程是很消耗资源的，毕竟厂房盖多了厂区就没地方给其他设施用了。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
问题：子进程全局变量没有按照预想的更新，导致数据没有写入磁盘。进程池必须在if __name__ == '__main__'下面使用 复现：见实验代码 环境：centos7, python3.7 原因： 子进程的__name__属性值不是'__main__' 解决办法：需要用到的资源要在if __name__ == '__main__':语句之前确定好。在这语句之后的值不会传递到子进程里。
在Python中，可以使用标准库中的threading模块实现多线程编程。具体步骤如下：
由于计算机的CPU是单核的，所以一次只能执行一个任务。 但是现代计算机通常都有多个核心，如果只有一个进程在运行，那么其他核心就处于闲置状态。 多进程编程可以同时利用多个核心，提高程序的运行效率。
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：
Python是生物信息学应用中的常用编程语言，在2019年11月TIOBE 编程语言排行榜中排名第3，仅次于Java语言、C语言。
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