多行程 (Multi-Process) 還是多線程 (Multithreading)
作業系統在切換行程 (process) 或線程 (thread) 時需要先保存當前執行的環境，把新任務的執行環境準備好，才能開始執行。切換過程雖然很快，但是也需要耗費時間。任務一旦多到一個限度，反而使得系統性能下降，導致所有任務都做不好。
第二個考慮是任務的類型，可以把任務分為計算密集型和 I/O 密集型。
計算密集型任務的特點是要進行大量的計算，消耗 CPU 資源，雖然也可以用多任務完成，但是任務越多，花在任務切換的時間就越多，CPU 執行任務的效率就越低。這類任務用 Python 執行效率通常很低，最能勝任這類任務的是 C 語言，而 Python 中有嵌入 C/C++ 程式碼的機制。
其他涉及到網絡、存儲介質 I/O 的任務都可以視為 I/O 密集型任務，這類任務的特點是 CPU 消耗很少，任務的大部分時間都在等待 I /O 操作完成， I/O 的速度遠遠低於 CPU 和內存的速度。對於 I/O 密集型任務，如果啟動多任務，就可以減少 I/O 等待時間從而讓 CPU 高效率的運轉。
單線程 (thread) + 異步 I/O
可以利用作業系統提供的異步 I/O 支持，就能用單行程 (process) 單線程 (thread) 來執行多任務，這種模型稱為事件驅動模型。Nginx 就是支持異步 I/O 的 Web 服務器，在單核 CPU 上採用單行程 (process) 模型就可以高效地支持多任務。在多核 CPU 上，可以運行多個行程 (process)，充分利用多核 CPU。用 Node.js 開發的服務器端程序也使用了這種工作模式。
在 Python 語言中，單線程 (thread) + 異步 I/O 的編程模型稱為協程，可以基於事件驅動編寫高效的多任務程序。
協程最大的優勢就是極高的執行效率，因為子程序切換不是線程 (thread) 切換，而是由程序自身控制。第二個優勢是不需要多線程 (Multithreading) 的鎖機制，因為只有一個線程 (thread)，不存在同時寫變量衝突，只需要判斷狀態就好，所以執行效率高很多。如果想充分利用 CPU 的多核特性，最簡單的方法是多行程 (Multi-Process) + 協程。
範例
範例1 - 將耗時間的任務放到線程 (thread) 中以獲得更好的用戶體驗。
有'下載'和'關於'兩個按鈕，用休眠的方式模擬點擊'下載'按鈕會連網下載文件需要耗費 10 秒，如果不使用多線程 (Multithreading)，當點擊'下載'按鈕後整個程序的其他部分都被這個耗時間的任務阻塞而無法執行。
import time
import tkinter
import tkinter.messagebox
def download():
# 模擬下載任務需要花費 10 秒
time.sleep(10)
tkinter.messagebox.showinfo('提示', '下載完成!')
def show_about():
tkinter.messagebox.showinfo('關於', 'welcome')
def main():
top = tkinter.Tk()
top.title('單線程') # 視窗標題
top.geometry('250x150') # 視窗大小
top.wm_attributes('-topmost', True) # 視窗彈出置頂的
panel = tkinter.Frame(top)
button1 = tkinter.Button (panel, text = '下載', command = download)
button1.pack(side = 'left')
button2 = tkinter.Button (panel, text = '關於', command = show_about)
button2.pack(side = 'right')
panel.pack(side = 'bottom')
tkinter.mainloop()
if __name__ == '__main__':
main()
如果使用多線程 (Multithreading) 將耗時間的任務放到一個獨立的線程 (thread) 中執行，這樣就不會因為執行耗時間的任務而阻塞了主線程 (thread) 。
import time
import tkinter
import tkinter.messagebox
from threading import Thread
def main():
class DownloadTaskHandler(Thread):
def run(self):
time.sleep(10)
tkinter.messagebox.showinfo('提示', '下載完成!')
# 啟用下載按鈕
button1.config(state = tkinter.NORMAL)
def download():
# 禁用下載按鈕
button1.config(state = tkinter.DISABLED)
# 透過 daemon 參數將線程 (thread) 設為守護線程 (thread),
# 主程式退出就不再保留執行
# 在線程中處理耗時間的下載任務
DownloadTaskHandler(daemon = True).start()
def show_about():
tkinter.messagebox.showinfo('關於', 'welcome')
top = tkinter.Tk()
top.title('單線程') # 視窗標題
top.geometry('250x150') # 視窗大小
top.wm_attributes('-topmost', 1) # 視窗彈出置頂的
panel = tkinter.Frame(top)
button1 = tkinter.Button (panel, text = '下載', command = download)
button1.pack(side = 'left')
button2 = tkinter.Button(panel, text = '關於', command = show_about)
button2.pack(side = 'right')
panel.pack(side = 'bottom')
tkinter.mainloop()
if __name__ == '__main__':
main()
圖中可以看出按鈕被進用了。
範例2 - 使用多行程 (Multi-Process)對複雜任務進行'分而治之'。
完成 1 ~ 100000000 求和的計算密集型任務。
from time import time
def main():
total = 0
number_list = [x for x in range(1, 100000001)]
start = time()
for number in number_list:
total += number
print(total)
end = time()
print('Execution time: %.3fs' % (end - start))
if __name__ == '__main__':
main()
from multiprocessing import Process, Queue
from random import randint
from time import time
def task_handler (curr_list, result_queue):
total = 0
for number in curr_list:
total += number
result_queue.put(total)
def main():
processes = []
number_list = [x for x in range(1, 100000001)]
result_queue = Queue()
index = 0
# 啟動 8 個行程 (process) 將數據切片後進行運算
for _ in range(8):
p = Process (target = task_handler,
args = (number_list[index:index + 12500000], result_queue))
index += 12500000
processes.append(p)
p.start()
# 開始記錄所有行程 (process) 執行完成花費的時間
start = time()
for p in processes:
p.join()
# 執行结果
total = 0
while not result_queue.empty():
total += result_queue.get()
print(total)
end = time()
print('Execution time: ', (end - start), 's', sep = '')
if __name__ == '__main__':
main()
比較兩段程式碼的執行結果，使用多行程 (Multi-Process) 後由於獲得了更多的 CPU 執行時間以及更好的利用了 CPU 的多核特性，明顯的減少程式的執行時間，而且計算量越大效果越明顯。
資料來源:https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10221364
