在python的標準庫中給出了2個模組：_thread和threading，_t程式設計客棧hread是低階模組不支援守護執行緒，當主線程退出了時，全部子執行緒都會被強制退出了。而threading是高階模組，用作對_thread進行了封裝支援守護執行緒。在大部分狀況下人們ocvtex只需要採用thr程式設計客棧eading這個高階模組即可。
多程序是multiprocessing模組給出遠端與本地的併發，在乙個multiprocessing庫的採用場景下，全部的子程序全是由乙個父程序執行來的，這個父程序變成madter程序，它會管理一系列的物件狀態下，如果一旦這個程序退出了，子程序很可能處在乙個不穩定的狀態下，那麼這個父程序盡量要少做事來維持其穩定性
所以python多執行緒和多程序的區別如下：
多執行緒中，全部子執行緒的程序號一樣；多程序中，不一樣的子程序程序號不一樣
執行緒共享記憶體空間；程序的記憶體是獨立的
多執行緒可以共享全域性變數，多程序做不到
同乙個程序的執行緒之間可以直接交流；2個程序想通訊，必須通過乙個中間**來實現
乙個執行緒可以控制和操作同一程序裡的其他執行緒；但是程序只能操作子程序
建立新執行緒很簡單；建立新程序需要對其父程序進行一次轉殖
內容擴充套件：
python多程序、多執行緒之聯絡與區別
程序概念：程序是作業系統分配資源的最小單元
理解：乙個應用程式至少包括1個程序，每個程序在執行過程中擁有獨立的記憶體單元，python的多程序程式設計主要依靠multiprocess模組。
程式設計客棧程序間通訊：首先，程序間是可以相互通訊的，比較常見的有七種通訊方式，如管道pipe、命名管道fifo、訊息佇列messagequeue、共享記憶體sharedmemory、訊號量semaphore、套接字socket、訊號 signal（由於實際開發涉及較少，這裡只作簡單介紹）但是通常程序之間是相互獨立的，每個程序都有獨立的記憶體。通過共享記憶體(nmap模組)，程序之間可以共享物件，使多個程序可以訪問同乙個變數(位址相同，變數名可能不同)。多程序共享資源必然會導致程序間相互競爭，所以應該盡最大可能防止使用共享狀態。
執行緒概念：執行緒是作業系統排程的最小單元
理解：1個程序包括1個或多個執行緒，相比較之下，執行緒占用資源更少，更高效，且乙個程序的多個執行緒在執行過程中共享記憶體，毫無疑問，執行緒之間可以相互通訊。而python的多程序程式設計主要依靠threading模組
執行緒間通訊：主要有兩種方式，一種是上鎖，上互斥鎖確保任意時刻只有乙個執行緒具備修改全域性變數的能力。另一種則是使用訊息佇列，比較經典的生產者、消費者模型就是這樣，乙個負責生成，乙個負責消費，所生成的產品存放在queue裡，實現了不同執行緒間溝通。
多程序跟多執行緒的區別
由於程序的建立跟銷毀都涉及到系統資源的分配以及**，導致多程序的開銷明顯大於多執行緒的開銷。
兩者的應用場景
對cpu密集型**(比如迴圈計算) - 多程序效率更高
對io密集型**(比如檔案操作，網路爬蟲) - 多執行緒效率更高
理由：對於io密集型操作，大部分消耗時間其實是等待時間，在等待時間中cpu是不需要工作的，那你在此期間提供雙cpu資源也是利用不上的，相反對於cpu密集型**，2個cpu幹活肯定比乙個cpu快很多。那麼為什麼多執行緒會對io密集型**有用呢？這時因為python碰到等待會釋放gil供新的執行緒使用，實現了執行緒間的切換。
python 多執行緒 和 多程序
單執行緒例子 usr bin python coding utf 8 name danxiancheng.py import time import threading def loop num,sec print loop s start num,time.strftime y m d h m s...
python多執行緒和多程序
pool 感謝多執行緒和多程序最大的不同在於，多程序中，同乙個變數，各自有乙份拷貝存在於每個程序中，互不影響 而多執行緒中，所有變數都由所有執行緒共享，所以，任何乙個變數都可以被任何乙個執行緒修改，因此，執行緒之間共享資料最大的危險在於多個執行緒同時改乙個變數，把內容給改亂了。python中，多執行...
多程序和多執行緒python
coding utf8 import threading import time class mop floor threading.thread def init self super mop floor,self init def run self print 我要拖地了 time.sleep ...