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涉及并發(fā)的場(chǎng)景，大家想到使用多線(xiàn)程或多進(jìn)程解決并發(fā)問(wèn)題;
一般情況下，解決多并發(fā)場(chǎng)景問(wèn)題，多數(shù)語(yǔ)言采用多線(xiàn)程編程模式(線(xiàn)程是輕量級(jí)的進(jìn)程，共用一份進(jìn)程空間)。
也同樣適用于Python多并發(fā)處理嗎?
答：不是的，針對(duì)并發(fā)處理，Python多線(xiàn)程和多進(jìn)程是有很大差異的!
Python多線(xiàn)程和多進(jìn)程差異
Python多線(xiàn)程不能使用CPU多核資源，即同一時(shí)刻，只有一個(gè)線(xiàn)程使用CPU資源，所以使用Python多線(xiàn)程不能算是并發(fā)。
如果想要充分利用CPU多核資源，做到多并發(fā)，這就需要Python多進(jìn)程的了!
也就是說(shuō)：只有Python多進(jìn)程才能利用CPU多核資源，做到真正的多并發(fā)!
Python多線(xiàn)程和多進(jìn)程應(yīng)用場(chǎng)景
既然Python多線(xiàn)程不能并發(fā)，那存在還有什么意義呢?
其實(shí)Python多線(xiàn)程和多進(jìn)程有自己的應(yīng)用場(chǎng)景：
- Python多線(xiàn)程適用于I/O密集型場(chǎng)景，如解決網(wǎng)絡(luò)IO、磁盤(pán)IO阻塞問(wèn)題，例如文件讀寫(xiě)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)?
- 而Python多進(jìn)程更適用于計(jì)算密集型場(chǎng)景，多并發(fā)，大量計(jì)算任務(wù)等。
注意：Python多線(xiàn)程和多進(jìn)程在平時(shí)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，需要注意使用，如果使用Python多線(xiàn)程方式處理計(jì)算密集型任務(wù)，它比實(shí)際單進(jìn)程處理性能還要慢!所以要注意，看場(chǎng)景類(lèi)型。
再談Python多線(xiàn)程，全局解釋器鎖(GIL)
為什么Python多線(xiàn)程不能使用CPU多核資源?
為什么Python多線(xiàn)程在同一時(shí)刻，只有一個(gè)線(xiàn)程使用CPU資源?
正是因?yàn)镻ython有一個(gè)全局解釋器鎖(GIL，全稱(chēng)Global Interpreter Lock)，它使得Python多線(xiàn)程無(wú)法使用CPU多核資源，保證同一時(shí)刻只有一個(gè)線(xiàn)程在使用CPU資源;當(dāng)出現(xiàn)IO阻塞時(shí)，解鎖，釋放CPU資源，其他線(xiàn)程才能申請(qǐng)到鎖，使用CPU資源。
Python并發(fā)編程
Python多進(jìn)程編程使用的模塊庫(kù)：multiprocessing模塊，是Python內(nèi)置的多進(jìn)程處理庫(kù)，使用與線(xiàn)程庫(kù)threading.Thread類(lèi)似。
Python多線(xiàn)程編程使用的模塊庫(kù)：
- thread模塊 Python內(nèi)置，比較底層，不推薦使用
- threading模塊 Python內(nèi)置
- multiprocessing.dummy模塊 Python內(nèi)置
補(bǔ)充：
multiprocessing模塊 和 multiprocessing.dummy模塊
兩者的區(qū)別在于：前者是多進(jìn)程，后者是多線(xiàn)程;但是他們編程接口完全一致;
所以很方便的將代碼在多線(xiàn)程和多進(jìn)程進(jìn)行切換!
由于篇幅有限，暫不介紹編程模塊具體使用，以后會(huì)開(kāi)專(zhuān)題補(bǔ)上!
之前整理的Python多線(xiàn)程和多進(jìn)程思維導(dǎo)圖供大家參考：
Python多進(jìn)程編程
Python多線(xiàn)程編程
新聞名稱(chēng)：你真的了解Python嗎？什么場(chǎng)景使用多線(xiàn)程，什么場(chǎng)景使用多進(jìn)程？
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