這篇文章運用簡單易懂的例子給大家介紹Python中進程與線程有什么區(qū)別，代碼非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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Num01–>線程

線程是操作系統(tǒng)中能夠進行運算調度的最小單位。它被包含在進程之中，是進程中的實際運作單位。

一個線程指的是進程中一個單一順序的控制流。

一個進程中可以并發(fā)多條線程，每條線程并行執(zhí)行不同的任務。

Num02–>進程

進程就是一個程序在一個數據集上的一次動態(tài)執(zhí)行過程。

進程有以下三部分組成：

1，程序：我們編寫的程序用來描述進程要完成哪些功能以及如何完成。
2，數據集：數據集則是程序在執(zhí)行過程中需要的資源，比如圖片、音視頻、文件等。
3，進程控制塊：進程控制塊是用來記錄進程的外部特征，描述進程的執(zhí)行變化過程，系統(tǒng)可以用它來控制和管理進程，它是系統(tǒng)感知進程存在的唯一標記。

Num03–>進程和線程的區(qū)別：

1、運行方式不同：

進程不能單獨執(zhí)行，它只是資源的集合。

進程要操作CPU，必須要先創(chuàng)建一個線程。

所有在同一個進程里的線程，是同享同一塊進程所占的內存空間。

2，關系

進程中第一個線程是主線程，主線程可以創(chuàng)建其他線程；其他線程也可以創(chuàng)建線程；線程之間是平等的。

進程有父進程和子進程，獨立的內存空間，唯一的標識符：pid。

3，速度

啟動線程比啟動進程快。

運行線程和運行進程速度上是一樣的，沒有可比性。

線程共享內存空間，進程的內存是獨立的。

4，創(chuàng)建

父進程生成子進程，相當于復制一份內存空間，進程之間不能直接訪問

創(chuàng)建新線程很簡單，創(chuàng)建新進程需要對父進程進行一次復制。

一個線程可以控制和操作同級線程里的其他線程，但是進程只能操作子進程。

5，交互

同一個進程里的線程之間可以直接訪問。

兩個進程想通信必須通過一個中間代理來實現。

Num04–>幾個常見的概念

1，什么的并發(fā)和并行？

并發(fā)：微觀上CPU輪流執(zhí)行，宏觀上用戶看到同時執(zhí)行。因為cpu切換任務非常快。

并行：是指系統(tǒng)真正具有同時處理多個任務（動作）的能力。

2，同步、異步和輪詢的區(qū)別？

同步任務：B一直等著A，等A完成之后，B再執(zhí)行任務。(打電話案例)

輪詢任務：B沒有一直等待A，B過一會來問一下A，過一會問下A

異步任務：B不需要一直等著A, B先做其他事情，等A完成后A通知B。（發(fā)短信案例）

Num05–>進程和線程的優(yōu)缺點比較

首先，要實現多任務，通常我們會設計Master-Worker模式，Master負責分配任務，Worker負責執(zhí)行任務，因此，多任務環(huán)境下，通常是一個Master，多個Worker。

如果用多進程實現Master-Worker，主進程就是Master，其他進程就是Worker。

如果用多線程實現Master-Worker，主線程就是Master，其他線程就是Worker。

多進程模式最大的優(yōu)點就是穩(wěn)定性高，因為一個子進程崩潰了，不會影響主進程和其他子進程。（當然主進程掛了所有進程就全掛了，但是Master進程只負責分配任務，掛掉的概率低）著名的Apache最早就是采用多進程模式。

多進程模式的缺點是創(chuàng)建進程的代價大，在Unix/Linux系統(tǒng)下，用fork調用還行，在Windows下創(chuàng)建進程開銷巨大。另外，操作系統(tǒng)能同時運行的進程數也是有限的，在內存和CPU的限制下，如果有幾千個進程同時運行，操作系統(tǒng)連調度都會成問題。

多線程模式通常比多進程快一點，但是也快不到哪去，而且，多線程模式致命的缺點就是任何一個線程掛掉都可能直接造成整個進程崩潰，因為所有線程共享進程的內存。在Windows上，如果一個線程執(zhí)行的代碼出了問題，你經常可以看到這樣的提示：“該程序執(zhí)行了非法操作，即將關閉”，其實往往是某個線程出了問題，但是操作系統(tǒng)會強制結束整個進程。

在Windows下，多線程的效率比多進程要高，所以微軟的IIS服務器默認采用多線程模式。由于多線程存在穩(wěn)定性的問題，IIS的穩(wěn)定性就不如Apache。為了緩解這個問題，IIS和Apache現在又有多進程+多線程的混合模式，真是把問題越搞越復雜。

Num06–>計算密集型任務和IO密集型任務

是否采用多任務的第二個考慮是任務的類型。我們可以把任務分為計算密集型和IO密集型。

第一種：計算密集型任務的特點是要進行大量的計算，消耗CPU資源，比如計算圓周率、對視頻進行高清解碼等等，全靠CPU的運算能力。這種計算密集型任務雖然也可以用多任務完成，但是任務越多，花在任務切換的時間就越多，CPU執(zhí)行任務的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，計算密集型任務同時進行的數量應當等于CPU的核心數。

計算密集型任務由于主要消耗CPU資源，因此，代碼運行效率至關重要。Python這樣的腳本語言運行效率很低，完全不適合計算密集型任務。對于計算密集型任務，最好用C語言編寫。

第二種：任務的類型是IO密集型，涉及到網絡、磁盤IO的任務都是IO密集型任務，這類任務的特點是CPU消耗很少，任務的大部分時間都在等待IO操作完成（因為IO的速度遠遠低于CPU和內存的速度）。對于IO密集型任務，任務越多，CPU效率越高，但也有一個限度。常見的大部分任務都是IO密集型任務，比如Web應用。

IO密集型任務執(zhí)行期間，99%的時間都花在IO上，花在CPU上的時間很少，因此，用運行速度極快的C語言替換用Python這樣運行速度極低的腳本語言，完全無法提升運行效率。對于IO密集型任務，最合適的語言就是開發(fā)效率最高（代碼量最少）的語言，腳本語言是首選，C語言最差。

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當前標題：Python中進程與線程有什么區(qū)別
文章位置：http://chinadenli.net/article46/gpdjhg.html

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