1. 多執行緒
#多執行緒是一種並發程式設計技術，允許一個程式同時執行多個任務。在Python中，可以使用 threading 模組來建立和管理執行緒。線程共享程式的記憶體空間，因此可以輕鬆地共享資料。但是，多執行緒程式設計也存在一些挑戰，例如執行緒安全性問題和死鎖定問題。
2. 多進程
#多進程是一種並發程式設計技術，允許一個程式同時執行多個任務。在Python中，可以使用 multiprocessing 模組來建立和管理進程。進程獨立於程式的記憶體空間，因此不會有執行緒安全性問題。但是，多進程編程也存在一些挑戰，例如進程間通訊和同步問題。
需求: 有一個包含1000張影像的資料夾，需要對每張影像進行處理，包括調整大小、銳利化和添加浮水印等操作。
解決方案:可以使用多執行緒來加速映像處理。具體步驟如下：
透過使用多線程，可以大幅縮短影像處理的時間。
import threading
import os
from PIL import Image, ImageFilter
def process_image(image_path):
image = Image.open(image_path)
image = image.resize((256, 256))
image = image.filter(ImageFilter.SHARPEN)
image.save(image_path)
def main():
# 获取图像文件列表
image_files = os.listdir("images")
# 创建线程池
pool = ThreadPool(4)
# 将图像处理任务分配给线程池
for image_file in image_files:
pool.submit(process_image, ("images/" + image_file, ))
# 等待所有线程完成任务
pool.close()
pool.join()
if __name__ == "__main__":
main()需求: 需要進行一個科學計算，牽涉到大量的浮點計算。
解決方案:可以使用多進程來加速科學計算。具體步驟如下：
透過使用多進程，可以大幅縮短科學計算的時間。
import multiprocessing
import math
def compute_pi(n):
result = 0
for i in range(n):
result += 4 * (-1)**i / (2*i + 1)
return result
def main():
# 分解科学计算任务
n = 100000000
num_processes = 4
sub_tasks = [n // num_processes] * num_processes
# 创建进程池
pool = multiprocessing.Pool(num_processes)
# 将子任务分配给进程池
results = pool.map(compute_pi, sub_tasks)
# 等待所有进程完成任务
pool.close()
pool.join()
# 汇总子任务的结果
pi = sum(results)
print("π =", pi)
if __name__ == "__main__":
main()#透過以上兩個實戰案例，我們看到了多執行緒、多進程在並發程式設計中的強大威力。在實際開發中，我們可以根據具體的需求選擇合適的並發程式設計技術。
以上是Python 多執行緒與多進程：實戰案例剖析，掌握並行程式設計的應用技巧的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
