Python的线程与进程

简介: 看过《Python分布式计算》,觉得线程和进程,最大的区别还是在于 —— 二者是如何与内存交互的。线程是共享式的内存架构,进程是分布式的内存架构,这才是问题的本质。

看过《Python分布式计算》,觉得线程和进程,最大的区别还是在于 —— 二者是如何与内存交互的。线程是共享式的内存架构,进程是分布式的内存架构,这才是问题的本质。下面是网上搜来的一些常规总结。

一、定义

进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位.

线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源.

二、关系

一个线程可以创建和撤销另一个线程;同一个进程中的多个线程之间可以并发执行.

相对进程而言,线程是一个更加接近于执行体的概念,它可以与同进程中的其他线程共享数据,但拥有自己的栈空间,拥有独立的执行序列。

三、区别

进程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式。进程有独立的地址空间,一个进程崩溃后,在保护模式下不会对其它进程产生影响,而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量,但线程之间没有单独的地址空间,一个线程死掉就等于整个进程死掉,所以多进程的程序要比多线程的程序健壮,但在进程切换时,耗费资源较大,效率要差一些。但对于一些要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作,只能用线程,不能用进程。

  1. 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.

  2. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。

  3. 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率。

  4. 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。

  5. 从逻辑角度来看,多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用,来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。

四、优缺点

线程和进程在使用上各有优缺点:线程执行开销小,但不利于资源的管理和保护;而进程正相反。同时,线程适合于在SMP机器上运行,而进程则可以跨机器迁移。

目录
相关文章
|
5月前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬取知乎评论:多线程与异步爬虫的性能优化
Python爬取知乎评论:多线程与异步爬虫的性能优化
|
5月前
|
人工智能 安全 调度
Python并发编程之线程同步详解
并发编程在Python中至关重要,线程同步确保多线程程序正确运行。本文详解线程同步机制,包括互斥锁、信号量、事件、条件变量和队列,探讨全局解释器锁(GIL)的影响及解决线程同步问题的最佳实践,如避免全局变量、使用线程安全数据结构、精细化锁的使用等。通过示例代码帮助开发者理解并提升多线程程序的性能与可靠性。
207 0
|
2月前
|
Java 测试技术 API
【JUC】(1)带你重新认识进程与线程!!让你深层次了解线程运行的睡眠与打断!!
JUC是什么?你可以说它就是研究Java方面的并发过程。本篇是JUC专栏的第一章!带你了解并行与并发、线程与程序、线程的启动与休眠、打断和等待!全是干货!快快快!
562 2
|
2月前
|
JSON 网络协议 安全
【Java】(10)进程与线程的关系、Tread类;讲解基本线程安全、网络编程内容;JSON序列化与反序列化
几乎所有的操作系统都支持进程的概念,进程是处于运行过程中的程序,并且具有一定的独立功能,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位一般而言,进程包含如下三个特征。独立性动态性并发性。
198 1
|
2月前
|
JSON 网络协议 安全
【Java基础】(1)进程与线程的关系、Tread类;讲解基本线程安全、网络编程内容;JSON序列化与反序列化
几乎所有的操作系统都支持进程的概念,进程是处于运行过程中的程序,并且具有一定的独立功能,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位一般而言,进程包含如下三个特征。独立性动态性并发性。
223 1
|
2月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
313 0
|
4月前
|
数据采集 消息中间件 并行计算
Python多线程与多进程性能对比:从原理到实战的深度解析
在Python编程中,多线程与多进程是提升并发性能的关键手段。本文通过实验数据、代码示例和通俗比喻,深入解析两者在不同任务类型下的性能表现,帮助开发者科学选择并发策略,优化程序效率。
337 1
|
5月前
|
监控 编译器 Python
如何利用Python杀进程并保持驻留后台检测
本教程介绍如何使用Python编写进程监控与杀进程脚本,结合psutil库实现后台驻留、定时检测并强制终止指定进程。内容涵盖基础杀进程、多进程处理、自动退出机制、管理员权限启动及图形界面设计,并提供将脚本打包为exe的方法,适用于需持续清理顽固进程的场景。
|
5月前
|
数据采集 监控 调度
干货分享“用 多线程 爬取数据”:单线程 + 协程的效率反超 3 倍,这才是 Python 异步的正确打开方式
在 Python 爬虫中,多线程因 GIL 和切换开销效率低下,而协程通过用户态调度实现高并发,大幅提升爬取效率。本文详解协程原理、实战对比多线程性能,并提供最佳实践,助你掌握异步爬虫核心技术。

推荐镜像

更多