Python 中的进程管理：并行编程基础

一分耕耘，一分收获！既然打开了这篇文章《Python 中的进程管理：并行编程基础》，就坚持看下去吧！文中内容包含等等知识点...希望你能在阅读本文后，能真真实实学到知识或者帮你解决心中的疑惑，也欢迎大佬或者新人朋友们多留言评论，多给建议！谢谢！

并行编程能够让程序在多个处理器或内核上同时执行多个任务，从而更有效地利用处理器资源，缩短处理时间，提升性能。 想象一下，一个复杂问题被分解成多个独立的子问题，每个子问题再细分成更小的任务，然后分配给不同的处理器并行处理，最终显著减少总处理时间。

Python 提供了多种工具和模块支持并行编程。

多进程

multiprocessing 模块允许程序同时运行多个进程，从而充分利用多核处理器的优势，突破全局解释器锁 (GIL) 的限制。

GIL 是 CPython 解释器中的一种机制，它限制了同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码，从而限制了多线程在 CPU 密集型任务中的并行性。

示例：平方和立方计算

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    for _ in range(100000):
        with lock:
            counter += 1

threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(5)]

for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

print(f"最终计数器值: {counter}")

结论

选择多进程还是多线程取决于具体任务的特性。 多进程更适合 CPU 密集型任务，而多线程更适合 I/O 密集型任务。 无论选择哪种方式，进程或线程同步都是确保数据一致性和程序正确性的关键。

以上就是本文的全部内容了，是否有顺利帮助你解决问题？若是能给你带来学习上的帮助，请大家多多支持golang学习网！更多关于文章的相关知识，也可关注golang学习网公众号。