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線程與進程的區別：

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1.消耗區別：進程>線程

1）進程運行結果

#進程運行
from multiprocessing import Process
def task(name):print("我是%s"%name)if __name__ == '__main__':p1 = Process(target=task,args=('子進程',))p1.start()print('主進程')

進程運行結果：

?2）線程運行結果

from threading import Thread
def task(name):print("我是%s"%name)if __name__ == '__main__':p1 = Thread(target=task,args=('子線程',))p1.start()print('主線程')

線程運行結果：

3）分析：在兩端代碼中，除了模塊的不一樣，代碼的順序都是一樣的，但是運行的結果的順序是不一樣的。進程運行中是主進程先打印再打印的子進程，這是因為新建一個進程需要申請內存空間時間較長，而線程恰恰相反。所以進程消耗大于線程。注：同一進程里面的線程是平級的，沒有父線程子線程的說法，為了方便理解才說的。

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2.地址共享問題：進程之間不共享，同一進程線程之間共享

1）線程之間

from threading import Thread
n = 100
def task(name):
#聲明全局變量，并且修改了n的值global nn = 0print("我是%s"%name)if __name__ == '__main__':#開啟了一個新的線程，會改變n的值t1 = Thread(target=task,args=('子線程',))t1.start()print('主線程','n=%s'%n)#由于主線程和子線程之間是共享地址空間的即數據，所以線程n的改變也會共享到主線程中
#在主進程下運行了一個主線程和一個子線程（新建的線程）

線程運行結果：

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2)進程運行

from multiprocessing import Process
n = 100
def task(name):global nn = 0print("我是%s"%name)if __name__ == '__main__':#開啟了一個新的進程p1 = Process(target=task,args=('子進程',))p1.start()print('主進程','n=%s'%n)
#在新的進程中，n的值已經被改變成了0，在主進程中進行n的值的打印，得到的是全局變量n=100，說明進程之間的數據是不共享的，其值的改變包含影響到其他進程值

進程運行結果：

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3.pid

查看當前進程pid的方法：

1)multiprocessing.current_process().pid

2)os.getpid()

查看當前進程ppid()的方法：父進程pid

os.getppid()

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不同進程pid

from multiprocessing import Process,current_process
n = 100
def task(name):global nn = 0print("我是%s"%name,current_process().pid)if __name__ == '__main__':#開啟了一個新的線程p1 = Process(target=task,args=('子進程',))p1.start()print('主進程','n=%s'%n,current_process().pid)

子進程的pid與父進程pid不同

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?不同線程pid

from threading import Thread
import os
n = 100
def task(name):global nn = 0print("我是%s"%name,os.getpid())if __name__ == '__main__':#開啟了一個新的線程t1 = Thread(target=task,args=('子線程',))t1.start()print('主線程','n=%s'%n,os.getpid())
#在主進程下運行了一個主線程和一個子線程（新建的線程）

不同線程pid一樣

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