python多线程编程(多进程编程和多线程编程)

之前在做项目时遇到并发的问题，就想到了Python多线程与多进程，由于Arcpy的特殊性，好多rest框架不合适，有同学如果用到arcpy，同时用到python rest框架，还是不要用flask，前辈踩过的坑哈哈。扯远了，下面就说说多线程与多进程的区别。

上面这张片子进行了一个简单概念性的描述，但是最让人眨眼的是右边的图哈哈，这是我当时为了描述的客观可懂专门找的图。

多进程就相当于大伙干活，然后一起吃饭，各自吃各自的餐，最后把活干完，菜香只能自己体会，各自沉浸在各自的快乐中，吃饱喝足，说不上饭有剩的。

多线程相当于大伙给老板打工，完了一起聚餐，一个小锅，大伙一起抢着吃，锅大了都吃的好，但是锅小了都吃不饱，你抢我的我抢你，他一筷子下去手太大你还要等着。

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import multiprocessing, time


def mainfunc(num):
    starttime = time.time()
    s = 1
    for i in range(1, num):
        s *= i

    endtime = time.time()
    return "耗时：{0}".format(endtime-starttime)


if __name__ == '__main__':
    pool = ThreadPool(multiprocessing.cpu_count())
    listdata = [200000, 200000, 200000, 200000, 200000, 200000, 200000, 200000]
    result = pool.map(mainfunc, listdata)
    pool.close()
    pool.join()
    print(result)

import multiprocessing, time


def mainfunc(num):
    starttime = time.time()
    s = 1
    for i in range(1, num):
        s *= i

    endtime = time.time()
    return "耗时：{0}".format(endtime-starttime)


if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
    listdata = [200000, 200000, 200000, 200000, 200000, 200000, 200000, 200000]
    result = pool.map(mainfunc, listdata)
    pool.close()
    pool.join()
    print(result)

上面贴了详细的代码，而对于multiprocessing库来说，Pool类有下面几种方法，也就是阻塞和非阻塞。

map是阻塞的，它会阻塞进程直至结果返回，相反map_async则是异步的每个进程都是单独的，不会相互影响。

和map一样，apply是阻塞的，但是两个函数对应的参数是不一样的，详细可以去接口看看。

['耗时：16.133437156677246', '耗时：16.113436937332153', '耗时：16.093438148498535', '耗时：16.0244357585907', '耗时：16.160436868667603', '耗时：16.20243549346924', '耗时：16.192437171936035', '耗时：15.965435981750488']

['耗时：75.55738019943237', '耗时：80.21012735366821', '耗时：78.34934687614441', '耗时：69.6355893611908', '耗时：65.87498378753662', '耗时：74.0091381072998', '耗时：78.06873106956482', '耗时：79.26412773132324']

 可以看到多进程运行时会启动多个python，前面我的设置是根据本机的cpu数量去设置的。而多线程只有一个python进程，对比最后的耗时，显然多进程会快好多，进程直接不相互抢占资源，而多线程就不一样的，相互直接因为资源会大打出手。

到此结束，有不当的还希望大家批评指正！

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