python多线程和多进程的区别

import threading
import multiprocessing
import time

# 定义一个简单的任务函数
def task(name):
    print(f"Task {name} starts")
    time.sleep(2)  # 模拟耗时操作
    print(f"Task {name} ends")

# 多线程示例
def multi_threading():
    threads = []
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=task, args=(f"Thread-{i}",))
        threads.append(t)
        t.start()

    for t in threads:
        t.join()

# 多进程示例
def multi_processing():
    processes = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=task, args=(f"Process-{i}",))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

if __name__ == "__main__":
    print("Multi-threading example:")
    multi_threading()

    print("\nMulti-processing example:")
    multi_processing()

解释说明：

1. 多线程示例 (multi_threading)：

   • 使用 threading.Thread 创建多个线程。
   • 每个线程执行相同的任务函数 task，传入不同的参数（如线程名）。
   • start() 方法启动线程，join() 方法确保主线程等待所有子线程完成。

2. 多进程示例 (multi_processing)：

   • 使用 multiprocessing.Process 创建多个进程。
   • 每个进程执行相同的任务函数 task，传入不同的参数（如进程名）。
   • start() 方法启动进程，join() 方法确保主进程等待所有子进程完成。

3. 任务函数 (task)：

   • 简单的任务函数，模拟耗时操作（使用 time.sleep(2)）并打印开始和结束信息。

通过对比多线程和多进程的实现方式，可以看出它们的主要区别在于：

• 线程共享同一进程的内存空间，因此线程间通信更方便但容易出现竞争条件。
• 进程有独立的内存空间，因此进程间通信需要通过其他机制（如管道、队列等），但可以更好地利用多核 CPU。