2025年python多线程和多进程的区别：（2025年python多线程和多进程哪个快）

python并发编程之多进程方式(multiprocessing模块)

1、首先，我们通过串行执行程序，将两个数值传递给func函数，逐个处理。这展示了单进程的工作方式，随后引入多进程。Python的multiprocessing模块允许我们创建多个并行运行的进程。

2、进程创建，使用python的multiprocessing模块可以创建多进程。通过Process方法创建子进程，子进程独立运行，主进程和子进程之间没有执行顺序。多进程执行，通过multiprocessing模块的Process方法创建两个子进程，并在主程序中统计开始和结束时间。子进程输出开始和结束时间后，主程序继续执行，不会等待子进程。

3、Python的multiprocessing模块是实现多进程编程的重要工具，它允许在单个程序中同时运行多个独立的进程，以提高效率和利用多核处理器。进程是操作系统的基本执行单元，拥有独立的内存和资源，每个进程可独立并行工作，以执行多个任务。多进程技术通过同时运行多个独立进程，优化了任务处理，提升了系统的并发能力。

4、它通过创建进程或进程池，解决了阻塞模式下的并发问题，因为库的阻塞仅影响其所在进程，而非全局线程。尽管如此，多进程并非完美，它增加了进程间通信的复杂性，以及在多进程环境下的日志管理难度，因为Python的logging模块不支持跨进程操作。

一文带你读懂Python线程

1、在多线程操作系统中，进程不是一个可执行的实体，它主要的功能是向操作系统申请一块内存空间，然后在内存空间中开线程来执行任务，相当于一个容器，容器中的线程才是真正的执行体。一个进程可以包含多个线程，而一个线程是不能包含进程的。

2、进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行，即正在运行的程序，是系统进行资源分配和调度的基本单位，进程是对正在运行程序的一个抽象，在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体，在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器，线程是执行的实体。

3、以两个下划线开头的函数，声明该属性为私有，外部无法直接使用或访问。__init__函数支持带参数的类初始化，也可用于声明类的属性。__init__函数的第一个参数必须是self（习惯用法，也可使用其他名称），后续参数可自由指定，与定义普通函数无差异。

Python编程面试常见问题有哪些?

python后端开发面试主要问以下问题 第一：请简单介绍一下自己？第二：你在这个行业里都取得过哪些业绩或者在学校里都取得过你认为哪些比较重要的荣誉 第三：你觉得你有哪些优点或者缺点？打算如何改进不足之处。第四：能不能说说五年之内的职业规划。

Python中的内存管理由Python私有堆空间管理。所有Python对象和数据结构都位于私有堆中。程序员无权访问此私有堆。Python解释器负责处理这个问题。Python对象的堆空间分配由Python的内存管理器完成。

在Python后端开发的面试中，面试官通常会提出以下几类问题：个人背景介绍：教育经历：要求面试者简洁明了地介绍自己的学历背景，特别是与Python后端开发相关的专业课程或学习经历。项目经验：询问面试者参与过的相关项目，包括项目规模、角色、技术栈以及解决的关键问题等。

为什么在Python里推荐使用多进程而不是多

1、原因是：每个进程有各自独立的GIL，互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行，所以在python中，多进程的执行效率优于多线程（仅仅针对多核CPU而言）。

2、监控一个信号就起一个线程与进程处理。这样的逻辑是不太合适的。所有的资源都是有限的，如果这样浪费很快会资源管理失控。常规的做法是起一个线程池，或者是进程池。 使用线程还是进程取决于你处理的信号的类型。如果计算量大，则需要进程池，如果只是设备等待，比如网络数据收发，则线程也勉强够用。

3、多进程和多线程相较于同步爬虫，通过并行执行任务，减少了等待时间，从而提升整体效率。然而，多进程间内存不共享，需要使用Python多进程模块提供的Manager.Queue（）等工具实现数据同步。多线程则能共享内存，但在Python中受到GIL（全局解释器锁）的限制，影响了线程间的快速切换效率。

4、众所周知，由于python（Cpython）的全局锁（GIL）问题存在，导致Thread也就是线程的并行并不可实现。 multiprocessing 模块采用多进程而不是多线程的方式实现并行，解决了GIL的问题，一定程度上使状况得到了缓解。然而，Multiprocess本身依然有一些功能上的瓶颈。