• 本文目录导读：
• 1、Python 多线程
• 2、Python 多进度
• 3、Python 多线程与多进度比较

在日常编写 Python 程序时，我们经常会遇到需要处理大量数据或执行耗时操作的情况。这时，单线程执行往往会导致程序运行缓慢甚至卡死。因此，使用多线程或多进程技术可以有效提高程序的效率。

Python 多线程

Python 中的多线程是指同时运行多个线程来完成不同的任务。与单线程相比，多线程可以充分利用 CPU 的资源，并且能够更快地完成任务。

在 Python 中创建一个新的线程非常简单，只需要引入 threading 模块并调用它的 Thread() 函数即可：

“`

import threading

def function_name():

# 线程要执行的代码

thread = threading.Thread(target=function_name)

thread.start()

上述代码中，首先引入了 threading 模块，并定义了一个名为 function_name 的函数作为新建子线程要执行的代码。然后通过调用 Thread() 函数创建了一个名为 thread 的新子线程，并将其 target 参数设置为 function_name 函数名。最后通过调用 start() 方法启动该子线程。

需要注意一点，在 Python 中所有变量都是全局变量，因此在创建新子线程序时要确保它们不会相互干扰。

Python 多进度

与多线程不同的是，多进程是指同时运行多个进程来完成不同的任务。在 Python 中创建新进程也非常简单，只需要引入 multiprocessing 模块并调用它的 Process() 函数即可：

import multiprocessing

# 进程要执行的代码

process = multiprocessing.Process(target=function_name)

process.start()

上述代码中，首先引入了 multiprocessing 模块，并定义了一个名为 function_name 的函数作为新建子进程要执行的代码。然后通过调用 Process() 函数创建了一个名为 process 的新子进程，并将其 target 参数设置为 function_name 函数名。最后通过调用 start() 方法启动该子进程。

需要注意一点，在使用多个 CPU 核心时，每个核心都会运行自己独立的 Python 解释器实例和程序副本，因此在创建新子程序时要确保它们不会相互干扰。

Python 多线程与多进度比较

虽然 Python 中既有多线程技术又有多进度技术，但是它们之间还是存在一些区别和优缺点。

1. 稳定性：因为 Python 是解释型语言，在处理大量数据时容易出现内存泄漏等问题。而使用多线程或者使用第三方库如 GIL 会使得程序更加稳定。

2. 效率：在 CPU 密集型任务中，多进程效率更高。而在 I/O 密集型任务中，多线程效率更高。

3. 可移植性：因为不同的操作系统对于线程和进程的实现有所不同，在编写跨平台程序时需要注意。

Python 中的多线程和多进度技术都可以提高程序的执行效率。但是在使用时需要注意其区别和优缺点，并根据具体情况选择合适的技术来实现。