python开多少进程和核心(2023年最新解答)

小白都看懂了，Python中的线程和进程精讲，建议收藏

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众所周知，CPU是计算机的核心，它承担了所有的计算任务。而操作系统是计算机的管理者，是一个大管家，它负责任务的调度，资源的分配和管理，统领整个计算机硬件。应用程序是具有某种功能的程序，程序运行与操作系统之上

在很早的时候计算机并没有线程这个概念，但是随着时代的发展，只用进程来处理程序出现很多的不足。如当一个进程堵塞时，整个程序会停止在堵塞处，并且如果频繁的切换进程，会浪费系统资源。所以线程出现了

线程是能拥有资源和独立运行的最小单位，也是程序执行的最小单位。一个进程可以拥有多个线程，而且属于同一个进程的多个线程间会共享该进行的资源

①200多本Python电子书（和经典的书籍）应该有

②Python标准库资料（最全中文版）

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进程时一个具有一定功能的程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程由程序，数据集合和进程控制块三部分组成。程序用于描述进程要完成的功能，是控制进程执行的指令集；数据集合是程序在执行时需要的数据和工作区；程序控制块（PCB）包含程序的描述信息和控制信息，是进程存在的唯一标志

在Python中，通过两个标准库thread和Threading提供对线程的支持,threading对thread进行了封装。threading模块中提供了Thread,Lock,RLOCK,Condition等组件

在Python中线程和进程的使用就是通过Thread这个类。这个类在我们的thread和threading模块中。我们一般通过threading导入

默认情况下，只要在解释器中，如果没有报错，则说明线程可用

守护模式：

现在我们程序代码中，有多个线程，并且在这个几个线程中都会去操作同一部分内容，那么如何实现这些数据的共享呢？

这时，可以使用threading库里面的锁对象Lock去保护

Lock对象的acquire方法是申请锁

每个线程在操作共享数据对象之前，都应该申请获取操作权，也就是调用该共享数据对象对应的锁对象的acquire方法，如果线程A执行了acquire()方法，别的线程B已经申请到了这个锁，并且还没有释放，那么线程A的代码就在此处等待线程B释放锁，不去执行后面的代码。

直到线程B执行了锁的release方法释放了这个锁，线程A才可以获取这个锁，就可以执行下面的代码了

如：

到在使用多线程时，如果数据出现和自己预期不符的问题，就可以考虑是否是共享的数据被调用覆盖的问题

使用threading库里面的锁对象Lock去保护

Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(),run(),join()等方法，其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon，而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的

守护模式：

其使用方法和线程的那个Lock使用方法类似

Manager的作用是提供多进程共享的全局变量，Manager()方法会返回一个对象，该对象控制着一个服务进程，该进程中保存的对象运行其他进程使用代理进行操作

语法：

线程池的基类是concurrent.futures模块中的Executor，Executor提供了两个子类，即ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，其中ThreadPoolExecutor用于创建线程池，而ProcessPoolExecutor用于创建进程池

如果使用线程池/进程池来管理并发编程，那么只要将相应的task函数提交给线程池/进程池，剩下的事情就由线程池/进程池来搞定

Exectuor提供了如下常用方法：

程序将task函数提交（submit）给线程池后，submit方法会返回一个Future对象，Future类主要用于获取线程任务函数的返回值。由于线程任务会在新线程中以异步方式执行，因此，线程执行的函数相当于一个“将来完成”的任务，所以Python使用Future来代表

Future提供了如下方法：

使用线程池来执行线程任务的步骤如下：

最佳线程数目=（（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间）*CPU数目

也可以低于CPU核心数

使用线程池来执行线程任务的步骤如下：

关于进程的开启代码一定要放在if__name__=='__main__':代码之下，不能放到函数中或其他地方

开启进程的技巧

开启进程的数量最好低于最大CPU核心数

python由于GIL的关系，python的多线程并没有发挥多核的作用，这些线程都是在在单核上跑的

所以要想发挥多核的作用，就需要使用多进程，尽可能的在每一个CPU核心上分配到一个python进程。

所以要想跑满多核CPU就得多进程多线程互相结合

如果CPU性能好，运行时占用当然少，如果CPU换成性能差的CPU，占用就会高了。

结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python开多少进程和核心的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python开多少进程和核心的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

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