Python中的多進程程式設計和多執行緒程式設計的差別是什麼？
在Python中，多進程程式設計和多執行緒程式設計都是實作並行計算的方法。雖然它們都能同時運行多個任務，但其底層原理和使用方式卻有所不同。
多進程程式設計是利用作業系統的多進程機制來實現並行計算的。在Python中，可以使用multiprocessing模組來建立和控制子進程。每個子進程擁有獨立的記憶體空間，它們之間不共享資料。多進程程式設計適用於運算密集型任務，如資料處理和模型訓練等。
以下是一個簡單的多進程程式設計的程式碼範例：
import multiprocessing
def worker(num):
print('Worker', num)
if __name__ == '__main__':
processes = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()在上述程式碼中，我們透過multiprocessing.Process類別建立了5個子進程，並調用start方法來啟動它們。然後使用join方法來等待子進程結束。
多執行緒程式設計是利用Python解釋器的全域解釋器鎖定（GIL）來實現並行計算的。在Python中，可以使用threading模組來建立和控制執行緒。所有執行緒共享同一個進程的記憶體空間，它們可以直接存取共享的資料。多執行緒程式設計適用於I/O密集型任務，如網路請求和檔案讀寫等。
以下是一個簡單的多線程程式設計的程式碼範例：
import threading
def worker(num):
print('Worker', num)
if __name__ == '__main__':
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()在上述程式碼中，我們透過threading.Thread類別創建了5個線程，並調用start方法來啟動它們。然後使用join方法來等待執行緒結束。
雖然多進程程式設計和多執行緒程式設計都可以實現並行計算，但它們有一些區別。首先，多進程編程的記憶體開銷比較大，因為每個進程都需要擁有獨立的記憶體空間。而多執行緒程式的記憶體開銷比較小，因為所有執行緒共享同一個行程的記憶體空間。其次，多進程編程的切換和通訊的開銷比較大，因為進程間需要透過訊息傳遞或共享記憶體來交換資料。而多執行緒程式設計的切換和通訊的開銷比較小，因為執行緒間可以直接存取共享的資料。
綜上所述，多進程程式設計適用於運算密集型任務，而多執行緒程式設計適用於I/O密集型任務。開發者可以根據任務的特性選擇合適的平行計算方法來提高程式的效能。
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