在软件开发领域，提高应用程序的效率和性能通常是通过多线程或多处理来实现的。这些技术允许程序同时执行多个任务，从而更好地利用系统资源并加快执行时间。在 Python 中，多线程和多处理都可用于不同的场景并很有用，了解它们的细微差别可以显着增强您的编程项目。

什么是多线程？

多线程涉及单个进程创建多个线程以并发执行任务。在 Python 中，线程最适合用于 I/O 密集型任务，例如文件操作、网络请求或在图形用户界面中处理用户输入。这是因为线程共享相同的内存空间，并且可以有效地管理需要等待或休眠的任务，从而允许其他线程在这些空闲时间运行。

多线程示例：

考虑一个简单的示例，需要同时下载多个 Web 页面。使用 Python 的 'threading' 模块，您可以生成多个线程，每个线程负责下载网页。

import threading
import requests

def download_page(url):
    response = requests.get(url)
    print(f"Downloaded {url} with status {response.status_code}")

urls = [
    "http://example.com",
    "http://example.org",
    "http://example.net"
]

threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=download_page, args=(url,))
    thread.start()
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.join()

在此示例中，对 'download_page' 的每个调用都在其自己的线程中运行。'start（）' 方法开始线程的活动，'join（）' 确保主程序等待所有线程完成后再继续。

什么是多处理？

与多线程不同，多处理涉及使用多个进程，每个进程都在自己的内存空间中运行。这种方法适用于需要大量计算的 CPU 密集型任务，并且可以并行化以在多核处理器上运行得更快。由于每个进程都有自己的内存空间，因此此方法避免了 Python 中的全局解释器锁 （GIL），该锁限制一次执行一个线程。

多处理示例：

看一个示例，需要计算一个大型列表中每个数字的平方。通过将任务划分到多个进程中，您可以利用多个 CPU 内核更快地执行计算。

import multiprocessing

def compute_square(number):
    return number * number

def worker(numbers, output):
    result = map(compute_square, numbers)
    output.put(list(result))

if __name__ == "__main__":
    numbers = range(10000)
    output = multiprocessing.Queue()
    processes = []
    # Divide work into 4 batches
    batches = [numbers[i::4] for i in range(4)]
    
    for batch in batches:
        process = multiprocessing.Process(target=worker, args=(batch, output))
        process.start()
        processes.append(process)
    
    for process in processes:
        process.join()
    
    # Collect results
    results = []
    while not output.empty():
        results.extend(output.get())
    print("Results collected, processing completed")

此多处理示例将数字列表分为四个批次，并将每个批次分配给单独的进程。每个进程计算平方并将结果存储在多进程 'Queue' 中。在所有进程加入（即 complete）后，主进程将收集所有结果。

何时使用多线程与多处理

- 对 I/O 绑定的任务或涉及等待外部事件的任务使用多线程。它对网络爬虫、网络服务器或用户界面等应用程序有效。
- 将多处理用于受益于并行计算的 CPU 密集型任务，例如视频处理、繁重的计算或需要拆分以在多个内核上同时运行的任务。

多线程和多处理都是 Python 中的强大工具，有助于通过并行化任务来优化程序性能。在它们之间进行选择取决于任务的性质和系统架构。通过整合这些技术，Python 开发人员可以显著提高其应用程序的效率和响应能力。