Python高性能并发编程：使用multiprocessing和threading做对比

Python是一个强大的动态语言，它支持多种多样的并发编程方法，如单线程+事件循环（asyncio）、协程（yield）、多线程（threading）和进程（multiprocessing）等。其中，使用多线程和多进程是Python实现并发编程的主要方式之一。本文将阐述Python中的多线程和多进程在实现高性能并发编程时的优劣势和适用场景。

一、多线程与多进程

多线程是指在一个进程内，启用多个线程，每个线程执行自己的任务，多个线程之间互相协作完成整个任务。多进程是指启用多个进程，每个进程独享系统资源，通过IPC机制实现进程间通信，从而完成整个任务。

二、多线程的优势

1. 轻量级：线程是轻量级的执行单元，创建和销毁线程的成本低，比进程更加轻量化。

2. 共享内存：线程可以共享进程内的数据，读写数据时效率更高。

3. 响应速度快：由于线程之间的切换开销小，可以实现非常高的并发性，提高响应速度。

三、多线程的劣势

1. GIL锁：GIL全局解释器锁是Python多线程的限制，Python中的GIL锁保证了同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码，因此多线程在Python中并不能真正实现并行运算。

2. 代码不易维护：由于多线程并发编程需要考虑线程安全，所以代码的编写和调试难度大，对于初学者来说比较困难。

四、多进程的优势

1. 真正的并行处理：进程的特点是独立性强，进程之间相互隔离，进程之间不存在资源竞争的情况，可以真正实现并行运算。

2. 充分利用多核CPU：多进程可以充分利用多核CPU资源，实现更高的并发性。

3. 更加灵活：由于进程之间相互隔离，因此可以使用不同的编程语言实现IPC通信，进程之间的数据共享可以通过管道、共享内存、消息队列等方式实现。

五、多进程的劣势

1. 创建和销毁进程的成本高：与线程相比，进程的创建和销毁成本更高，需要占用更多的内存资源。

2. 进程之间通信成本高：由于进程之间相互隔离，因此实现进程间通信的成本较高，需要使用IPC机制。

六、结论

综上所述，多线程适用于对于I/O密集型任务，例如网络爬虫，读写磁盘等，多进程适用于CPU密集型任务，例如图像处理，科学计算等。在Python语言中，由于GIL的限制，多线程无法实现真正的并行，因此在Python中使用多进程可以更好地利用多核CPU资源，实现高性能并发编程。

七、使用示例

下面是一个使用多进程和多线程的简单示例：

1. 多进程示例：

```python
import multiprocessing

def worker(num):
    """worker function"""
    print('Worker:', num)
    return

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        p.start()
```

2. 多线程示例：

```python
import threading

def worker(num):
    """worker function"""
    print('Worker:', num)
    return

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
        t.start()
```

以上就是本文对Python高性能并发编程中使用multiprocessing和threading做对比的详细阐述。