在Python3中，进程和线程是两种不同的并发执行机制，它们在多任务处理和资源管理上有着不同的特性和用途。本教程通过实践演示了如何在Python中创建和管理进程与线程，以帮助理解它们的工作原理和应用场景。
我们要了解进程与线程的基本概念。进程是计算机中的一个独立执行单元，每个进程都有自己的内存空间，彼此之间相互独立。而线程是进程内的执行路径，同一进程内的多个线程共享进程的内存资源，因此线程间的通信和数据交换更为便捷。
在Python中，我们可以使用`multiprocessing`模块来创建和管理进程。该模块提供了类似于`threading`模块的接口，使得进程操作更加直观。例如，创建一个新的进程可以使用`Process`类：
```python
from multiprocessing import Process
def target_function():
# 这里是你的函数逻辑
if __name__ == '__main__':
process = Process(target=target_function)
process.start()
process.join() # 等待子进程结束
```
线程的管理则通过`threading`模块完成。创建线程使用`Thread`类：
```python
import threading
def thread_function():
# 这里是你的函数逻辑
if __name__ == '__main__':
thread = threading.Thread(target=thread_function)
thread.start()
thread.join() # 等待线程结束
```
在实际应用中，进程和线程的选择取决于具体需求。进程间不共享内存，适合于资源密集型任务，如计算或大数据处理，因为这样可以避免数据竞争问题。线程则适用于I/O密集型任务，如网络请求、文件读写，它们能更好地利用多核CPU资源，提高程序响应速度。
Python的`concurrent.futures`模块提供了一种高级接口，可以方便地在进程池（`ProcessPoolExecutor`）和线程池（`ThreadPoolExecutor`）之间切换，简化了并发编程：
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
def worker(x):
return x * x
if __name__ == '__main__':
with ThreadPoolExecutor() as executor:
results = list(executor.map(worker, [1, 2, 3])) # 使用线程
print(results)
with ProcessPoolExecutor() as executor:
results = list(executor.map(worker, [1, 2, 3])) # 使用进程
print(results)
```
此外，进程间的通信可以通过`multiprocessing`模块的`Queue`、`Pipe`等对象实现，而线程间通信则可以使用`threading`模块的`Lock`、`Semaphore`、`Event`等同步原语。
理解和掌握Python3中的进程与线程编程对于开发高效、可靠的多任务程序至关重要。通过实际操作，我们可以更深入地了解它们的特性，以便在适当的时候选择合适的方式进行并行计算，提高程序的执行效率。
进程与线程.zip （8个子文件） 
进程与线程 
进程的创建_Process子类.py 771B
