Python并发编程：线程池和多进程差异案例

原创矫情吗；* 2024-12-28 12:27 114阅读 0赞

在Python中，我们可以使用线程池（ThreadPoolExecutor）或者多进程（multiprocessing模块）来实现并发编程。下面我们将通过一个案例来对比两者之间的差异。

**案例描述：**假设我们有一个任务，需要处理100个文件。每个文件的处理逻辑相对复杂，且占用资源有限。为了提高效率，我们可以考虑采用并发方式处理这些文件。

**线程池示例：**
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_file(file_path):
    # 一个文件的处理逻辑
    pass

file_paths = [...]  # 具体100个文件路径

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    future_to_file_path = {executor.submit(process_file, file_path)): file_path for file_path in file_paths}
    
    results = [future.result() for future in future_to_file_path.values() if future is not None]
    
    # 处理结果
```
**多进程示例：**
```python
import multiprocessing

def process_file(file_path):
    # 一个文件的处理逻辑
    pass

file_paths = [...]  # 具体100个文件路径

pool = multiprocessing.Pool(processes=5)  # 创建5个进程

results = pool.map(process_file, file_paths))  # 并行处理文件

pool.close()
pool.join()  # 关闭池子，等待所有进程完成

# 处理结果
```
**差异分析：**

1. **线程池与多进程的适用场景不同：**线程池更适合处理I/O密集型任务，而多进程则更适合CPU密集型任务。

2. **并发数量管理：**线程池可以通过`max_workers`参数控制最大并发数，便于资源管理。而多进程直接创建多个进程，未提供明确的控制。

3. **内存使用和效率：**由于每个进程都有自己独立的内存空间，多进程在处理大文件时通常能更高效地利用内存。线程池在内存有限的情况下可能会造成更多的内存碎片。

总结，选择线程池还是多进程取决于具体任务的需求以及系统资源状况。

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