Question

（请注意，整个问题虽然解决了并行编程问题，但主要是在python 3.X的上下文/应用程序框架下构建）

目前，我从阅读中得到的是：

进程，是一组说明，以及运行时随附的所有资源。它将包括以下代码，以及输入/输出/资源/内存/文件句柄/等。换句话说，它就是整个厨房的水槽。

# this script, while running as a whole, is considered a process

print('hello world')

with open('something.txt', 'a') as file_handle:
    for i in range(500):
        file_handle.write('blablabla')
print('job done!')

然而，如果我想在相同的时间内做更多的事情 - 为了最大化我的计算机处理能力 - 我可以选择产生更多进程或线程。与上面简单的python脚本过程类比，我选择哪一个，它们会是什么？产生另一个过程相当于在更改文件名时再次回忆整个事物？

# changed filename (is this "another process?")

print('hello world')

with open('something_else.txt', 'a') as file_handle:
    for i in range(500):
        file_handle.write('blablabla')
print('job done!')

我也有一个模糊的想法，即一个进程可以包含多个线程，它是否只相当于加载一堆更多＆＃34;概念＆＃34; for loops呢？

# like would this be a "thread" a barebones "subset" of an entire program?

with open('something.txt', 'a') as file_handle:
    for i in range(500):
        file_handle.write('blablabla')

两者如何真正地相互不同？在线搜索我认为流程更独立，更重量级，而线程更轻巧，更容易彼此共享内存。＆＃34;但这究竟意味着什么呢？为什么cant进程也会彼此共享内存？如果线程可以共享内存＆＃34;为什么我无法从同一个脚本中生成的不同线程访问不同的变量（例如from thread_a import var_data）

最后，究竟是什么计算？ CPU是否计算线程或进程？或者它是包含多个核心/等的总体术语。核心是计算进程还是线程？

要点：

1）使用一个简单的python脚本作为进程的示例，产生另一个进程/线程的等价物是什么？（例如，重复脚本/脚本的子集/仅部分代码）

2）流程如何与线程根本不同，什么是流程能够做线程不能做的事情？

3）为什么记忆/数据经常被描述为＆＃34;更难分享＆＃34;在进程中比线程？以及线程如何共享数据？

4）CPU的计算线程或进程。核心计算线程或进程

5）什么是何时使用

的一般指导原则/示例

Answer 1

要开始回答这个问题，您必须了解python GIL是什么。基本上Python旨在让代码的任何部分访问内存。为了避免问题（例如同时多次调用同一个内存......），有一个锁定禁止同时执行2个任务。所以这就是为什么python是纯粹的程序性的，一个接一个地执行任务。

在现代编程中，有一种意愿可以更好地使用多核处理器，从而并行化编程以提高性能。由于GIL，有2种解决方法：

Threading是一个允许在不同线程中“同时”生成多个任务的模块。问题在于它并非真正在同一时间，而是将被切割成原子任务，并在不同任务之间切换。但是你永远不会同时拥有2个任务，所以你仍然可以像往常一样分享记忆，这就是为什么它很简单。
multiprocessing允许您生成实际进程，这些进程将同时工作。但价格是你不能安全地在这些过程之间共享内存（以经典的方式）。拥有多个线程的多个进程没有问题。但你并不是完全孤单的。通过使用Lock，有几种方法可以在进程之间安全地进行通信。您可以在此here上看到更多信息。

总而言之，Threads和Process允许您为其他人分离一些任务，为您提供改进基本程序程序的方法。在某些语言中，它们的工作方式没有太大区别，但在Python中要记住的主要内容是：

线程：保留共享内存，但不是真正的并行编程。如果你的代码是等待时间，这很有用，所以你可以在其间做其他事情。如果您使用100％CPU，则会降低代码速度，因为执行会在任务之间经常发生变化并导致开销。
进程：实现起来有点困难，因为你不得不担心内存，而Python通常不会这样做。如果您的代码可以并行化，那么主要的好处是可以大大提高您的性能。

澄清并行线程/进程之间的差异

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