标题：Python并发编程基础：多线程与多进程

　　在学习Python时，我们常常会遇到一种需求，那就是需要同时运行多个任务以提高效率。这涉及到Python中的一种重要概念——并发。Python提供了两种常见的并发模型：多线程（Thread）和多进程（Process）。本文将重点介绍这两种方法的基础知识。

多线程

　　多线程指的是在同一进程中创建多个执行不同任务的线程。每个线程都可以独立地进行CPU运算，并且可以共享程序中的所有资源，如内存空间、文件句柄等。这意味着多线程可以在一定程度上提供并行处理的能力，但是由于Python的全局解释器锁（GIL），一个时刻只有一个线程能够访问Python堆。因此，在使用多线程进行IO密集型计算时，其性能提升可能有限。

使用多线程的基本步骤：

  1. 导入必要的模块。
  2. 创建Thread类实例，并设置目标函数和参数。
  3. 调用start()方法启动线程。
  4. 可以通过join()方法等待子线程完成。
import threading

from time import sleep



def thread_task(name):

    print(f'线程 {name} 正在运行')

    sleep(5)

    print(f'线程 {name} 已完成')



if __name__ == '__main__':

    t1 = threading.Thread(target=thread_task, args=('主线程',))

    t2 = threading.Thread(target=thread_task, args=('子线程',))



    t1.start()

    t2.start()



    t1.join()

    t2.join()



    print('主线程已完成')

多进程

　　多进程是指在不同的进程中创建多个处理器来运行代码。每一个进程都有自己的Python解释器和运行环境，互不影响。因此，多进程适合于CPU密集型的任务处理。当涉及共享数据时，必须通过适当的机制进行同步。

使用多进程的基本步骤：

  1. 导入必要的模块。
  2. 创建Process类实例，并设置target属性为目标函数及参数。
  3. 调用start()方法启动进程。
  4. 可以通过join()方法等待子进程完成。
from multiprocessing import Process

from time import sleep



def process_task(name):

    print(f'进程 {name} 正在运行')

    sleep(5)

    print(f'进程 {name} 已完成')



if __name__ == '__main__':

    p1 = Process(target=process_task, args=('主线程',))

    p2 = Process(target=process_task, args=('子进程',))



    p1.start()

    p2.start()



    p1.join()

    p2.join()



    print('主进程已完成')

　　总结来说，选择多线程还是多进程主要取决于任务的特点和对性能的需求。对于一些简单的CPU密集型任务，使用多进程往往能取得更好的效果；而对于复杂的IO操作，则更倾向于使用多线程，因为它们更容易实现资源共享和管理。无论是哪种方式，都需要合理利用好Python提供的各种工具和技术来优化程序性能。