沙雕漫画——进程和线程(一)pythonzcsxueli的博客-

作为小白的我，总是被多进程和多线程弄晕，当然，很多面试官也很喜欢问此类问题，针对这个问题，特意制作这个沙雕漫画来帮助小白的理解，同时加深对进程和线程的印象。

看完了以上的漫画，想必大家对进程线程有了一定的了解，那么接下来，我就举一个生活中常见的例子，来帮助小白的理解。
1.单核cpu

假设只有一个线程，来看看要用多久。

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author  : xueli # @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.6.3 import time import datetime   def func1(work): print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(4) def func2(work): print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(3) def func3(work): print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(4) def func4(work): print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(1) if __name__ == '__main__':     start = time.time()     func1(u'煮饭')     func2(u'炒菜')     func3(u'洗衣服')     func4(u'拖地') print("总时:" ,time.time() - start) 

运行结果：

接下来引入多线程：

import threading import time import datetime import os  def func1(work): print('当前进程: {}'.format(os.getpid())) print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(4) print('%s,我已经完成了——>%s' % (datetime.datetime.now(), work)) def func2(work): print('当前进程: {}'.format(os.getpid())) print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(3) print('%s,我已经完成了——>%s' % (datetime.datetime.now(), work)) def func3(work): print('当前进程: {}'.format(os.getpid())) print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(4) print('%s,我已经完成了——>%s' % (datetime.datetime.now(), work)) def func4(work): print('当前进程: {}'.format(os.getpid())) print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(1) print('%s,我已经完成了——>%s' % (datetime.datetime.now(), work)) if __name__ == '__main__': print('当前主进程: {}'.format(os.getpid()))     start = time.time()     threads = []     t1 = threading.Thread(target=func1, args=(u'煮饭',))     threads.append(t1)     t2 = threading.Thread(target=func2, args=(u'炒菜',))     threads.append(t2)     t3 = threading.Thread(target=func3, args=(u'洗衣服',))     threads.append(t3)     t4 = threading.Thread(target=func4, args=(u'拖地',))     threads.append(t4) for t in threads:         t.start() for t in threads:         t.join() print("共计用时{}秒".format((time.time()-start))) 

运行结果：

这里只有一个进程。
2.多核CPU（以4核为例）

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time    : 2020/4/24 14:15 # @Author  : xueli # @File    : process.py # @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.6.3 import time import datetime import os from multiprocessing import Process  def func1(work): print('当前进程: {}'.format(os.getpid())) print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(4) print('%s,我已经完成了——>%s' % (datetime.datetime.now(), work)) def func2(work): print('当前进程: {}'.format(os.getpid())) print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(3) print('%s,我已经完成了——>%s' % (datetime.datetime.now(), work)) def func3(work): print('当前进程: {}'.format(os.getpid())) print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(4) print('%s,我已经完成了——>%s' % (datetime.datetime.now(), work)) def func4(work): print('当前进程: {}'.format(os.getpid())) print('%s,我现在要——>%s' %(datetime.datetime.now(),work))     time.sleep(1) print('%s,我已经完成了——>%s' % (datetime.datetime.now(), work)) if __name__ == '__main__': print('当前主进程: {}'.format(os.getpid()))     start = time.time()     process = []     p1 = Process(target=func1, args=(u'煮饭',))     process.append(p1)     p2 = Process(target=func2, args=(u'炒菜',))     process.append(p2)     p3 = Process(target=func3, args=(u'洗衣服',))     process.append(p3)     p4 = Process(target=func4, args=(u'拖地',))     process.append(p4) for p in process:         p.start() for p in process:         p.join() print("共计用时{}秒".format((time.time()-start))) 

运行结果：

这里创建了4个进程。由此可知，在这项工作中，单线程16秒，多线程4秒，多进程5.7秒。注意：进程与进程的切换要耗资源，所以平时工作中进程数不能开太大，进程数取决于CPU的核数。如有问题，欢迎大佬给予批评指点。