資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：總的來說是對補救多線程在多核操作系統中的一副良藥。更多的推薦大家使用模塊。假定這是你的銀行存款先存后取，結果應該為運行的結果是預想的另外再服務器中會大量使用多進程的方式，，等
官方文檔：multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads。
總的來說是對補救Python多線程在多核操作系統中的一副良藥。更多的推薦大家使用multiprocessing 模塊。
一些簡單使用技巧見介紹
http://blog.csdn.net/dutsoft/...
廖雪峰python教程之多進程
其中最大的區別在于 多線程和多進程最大的不同在于，多進程中，同一個變量，各自有一份拷貝存在于每個進程中，互不影響，而多線程中，所有變量都由所有線程共享
運行環境 Python2.7 ，windows
import time, threading
# 假定這是你的銀行存款:
balance = 0
def change_it(n):
# 先存后取，結果應該為0:
global balance
balance = balance + n
balance = balance - n
def run_thread(n):
for i in range(100000):
change_it(n)
t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(balance)
運行的結果會是一個隨機數，就是因為Python的多線程是不安全的，線程之間的調度會影響到其他線程的結果。
#coding=utf-8
import time, threading
lock = threading.Lock()
# 假定這是你的銀行存款:
balance = 0
def change_it(n):
# 先存后取，結果應該為0:
global balance
balance = balance + n
balance = balance - n
def run_thread(n):
for i in range(100000):
lock.acquire()
try:
change_it(n)
finally:
lock.release()
t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(balance)
運行的結果是預想的0
另外再web服務器中會大量使用多進程的方式，gunicorn，uwsgi等
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