python中的多线程和多进程编程

注意：多线程和多线程编程是不同的！！！

第一点：一个进程相当于一个要执行的程序，它会开启一个主线程，多线程的话就会再开启多个子线程；

第二点：python设计之初没有多核CPU，所以它的多线程是一种并发操作（伪并行），它相当于把CPU的时间片分成一段一段很小的片段，然后分给各个线程交替进行，由于每个片段都很短，所以看上去像平行操作；

举个例子：现在有一个16核的CPU，一个要执行的数据读取任务A，我们将A分成多个进程并行操作，每个进程放到一个核上；但是如果将这个任务A用一个进程（开多个线程）完成的话，虽然一个核心同一时间处理一个线程，按理说16核可以同时处理16个线程（未考虑超线程技术），但由于python的缺陷，这里面的多线程依然是并发（伪并行）的，所以效率低；

（1）多线程操作案例：

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self , thread_ID , thread_name , person_list):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.thread_ID = thread_ID
        self.thread_name = thread_name
        self.person_list = person_list
    def run(self):
        print("开始进程：" + self.thread_name)
        main(self.person_list , self.thread_name)  #main是自定义要进行多线程操作的函数
        print("结束进程：" + self.thread_name)

def main(person_list , thread_name):
    ......

#multi-thread
multi_thread = []
for i in range(THREAD_NUM):
    multi_thread.append(MyThread(i , "Thread_" + str(i) , person_per_thread[i]))
for i in range(THREAD_NUM):
    multi_thread[i].start()  #start只是开启了多线程，之后会自动发起线程模块中的run操作；
print("{} start!".format(time.ctime(time.time())))
for i in range(THREAD_NUM):
    multi_thread[i].join()  #join()是为了保证主线程在多线程开启的子线程都结束后再结束，这样子可以防止主线程在子线程结束前结束，一般join都和start配合使用

（2）多进程操作案例：

可以直接使用python库：Pool进程池；

from multiprocessing import Pool , freeze_support

#multi-processing
    freeze_support()
    pool = Pool(PROCESS_NUM)
    for i in range(PROCESS_NUM):
        pool.apply_async(func = main , args = (person_per_thread[i] , str(i) , ))
    #main是自定义的要进行多进程编程的函数
    pool.close()
    pool.join()