前言
作为多任务编程的基本概念，进程和线程的概念是无论如何回避不了的。很多公司面试时也会问倒二者的区别。如果到互联网上随便搜一下，就能找到关于进程和线程的文章，但是相信读过之后，懂得人会点头，不懂的还是不懂。所以本文采用另外一种方式来说明。
目录
前言
1，计算机任务执行
2，什么是多任务编程
3，进程 Process
进程三态
主要类跟函数使用
使用进程
4，线程 Thread
4.1.1 线程概述
1，计算机任务执行
CPU： 中央处理器（central processing unit，简称CPU） ，用于任务执行运算，主流架构形式有英特尔的x86跟ARM，ARM主要用于移动端。
操作系统调用CPU执行任务
CPU轮询： cpu在多个任务之间快速的切换执行，因为切换的速度在微妙级别，所以看起来就像同时在执行多个任务。
一个CPU核心同一时刻只能执行一个任务
多核心CPU可以理解为多个单核心CPU的集合
并发与并行
并发：多个任务同时分配给一个CPU核心切换执行，这种情况就是并发，但是多个任务并不真正的同时执行
并行：多个任务同时分配给不同的CPU核心同时执行，这种情况是并行，并行是多个任务真正的同时执行
2，什么是多任务编程
多任务编程： 在一个程序中编写多个任务，在程序运行中让多个任务同时执行。
实现方法： 多进程编程，多线程编程
多任务编程好处
提高程序任务之间的配合
充分利用计算机资源，提高了程序任务执行效率
3，进程 Process
程序是一个可执行文件,静态的存放在磁盘。
进程是一个动态的过程描述,会占有计算机运行资源,有自己的生命周期。
进程三态
就绪：进程具备执行条件，等待系统调度分配资源
运行：进程占用cpu执行
等待：进程阻塞等待，让出cpu资源
主要类跟函数使用
Process：创建进程对象
target：绑定执行的目标函数
args(元组)：给target函数位置传参
kwargs(字典)：给target函数键值传参
start()：启动进程
使用进程
模块:multiprocessing
创建步骤:
1，将需要新进程执行的事件封装成函数
2，通过模块的Process类创建进程对象,关联函数
3，通过进程对象设置进程信息与属性
4，通过进程对象调用start启动进程
5，通过进程对象调用join回收资源
导入模块 multiprocessing
import multiprocessing
from time import sleep
创建进程执行函数
def fun():
print('子进程函数开始执行...')
sleep(2)
print('子进程函数执行完成...')windows系统必须把子进程相关代码放入if下,linux则不用
if __name__=='__main__':
#创建进程对象
p = multiprocessing.Process(target=fun)
#启动子进程,进程被诞生并执行fun函数内容
p.start()
#主线程执行任务模拟
print('主进程函数开始执行...')
sleep(3)
print('主进程函数执行完成...')
#等待回收
p.join()
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4，线程 Thread
4.1.1 线程概述
什么是线程？
线程也叫做轻量级的进程,也是多任务编程的方式
同样可以利用计算机的多cpu资源
线程可以理解为进程中再开辟的分支任务
线程特征
一个进程可以包含多个线程
线程也是一个运行行为,消耗计算机资源
一个进程中的所有线程共享这个进程的资源
多个线程之间运行互不影响
线程对于资源的消耗远小于进程
线程属性
设置线程名称 setName()
获取线程名称 getName()
查看线程是否存在生命周期 is_alive()
设置daemon属性 setDaemeon()
查看aemon属性 isDaemon()
deamon为True时，主线程退出分支线程也退出，在start前设置,不与join同时使用
import threading
from time import sleep
线程函数
def write():
for i in range(3):
sleep(3)
print('正在写作！')
创建线程对象
t = threading.Thread(target=write)
启动线程
t.start()
回收线程
t.join()
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源码/资料/实战项目，备注：C站
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多任务编程(多进程与多线程)
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什么是多任务编程 多任务编程即一个程序中编写多个任务，在程序运行时让多个任务一起运行，而不是一个一个的顺次执行。 实现多任务编程的方法： 1. 多进程编程（multiprocessing） 2. 多线程编程（threading） ------------------------------> 时间段 顺序执行 任务A 任务B 任务C 并行执行 任务A 任务B 任务C 并发执行 任务A 任务A
Python多进程并发与多线程并发编程实例总结
12-25
本文实例总结了Python多进程并发与多线程并发。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里对python支持的几种并发方式进行简单的总结。 Python支持的并发分为多线程并发与多进程并发（异步IO本文不涉及）。概念上来说，多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便；多线程并发则由程序员管理并发处理的任务，这种并发方式可以方便地在线程间共享数据（前提是不能互斥）。Python对多线程和多进程的支持都比一般编程语言更高级，最小化了需要我们完成的工作。 一.多进程并发 Mark Summerfield指出，对于计算密集型
评论 14
待满茶杯_
2022.04.25
from time import sleep
def A(list):
res_list = []
for i in list:
sleep(1)
res_list.append(i*2)
return res_list
def B(list):
final = []
for i in list:
sleep(1)
final.append(i*2)
return final
if name == '__main__':
list = [1,2,3]
res_list = A(list)
final = B(res_list)
print(final)
五包辣条！
作者
回复
待满茶杯_
2022.04.26
if name == '__main__':
list = [1,2,3]
res_list = A(list)
final = B(res_list)
print(final)
直接创建两个线程或者进程就好了
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