多线程和多进程是Python多任务处理的两种方式。多线程是同一时间运行多个线程，多进程是同一时间运行多个进程。本文将从以下几个方面对Python多线程和多进程进行详解：
一、线程与进程的概念及区别
线程是进程的一部分，是程序执行的最小单元，每个线程拥有自己的堆栈和局部变量，但它们共享进程的全局变量和内存。一个进程可以有多个线程。
进程是正在运行的应用程序，它拥有自己的地址空间、堆栈、文件句柄和其他资源。一个进程可以包含多个线程，线程间要通过进程来通信。
区别：
- 进程间通信困难，需要使用特定的方法(如IPC)；线程间通信简单，使用共享内存或消息传递即可。
- 进程间切换开销较大；线程间切换开销较小。
- 同一个进程的线程之间共享进程的内存，而进程之间的内存是独立的。
- 每个进程都有各自独立的Python解释器进程；线程共享所属进程的Python解释器。
二、Python多线程
1、创建线程
在Python中，创建线程的最简单的方式是使用threading模块的Thread对象。
import threading
# 定义一个函数作为线程的执行体
def action(max):
for i in range(max):
print(threading.current_thread().name + " " + str(i))
# 创建并启动一个线程
threading.Thread(target=action, args=(100,), name='Thread-A').start()
# 创建并启动另外一个线程
threading.Thread(target=action, args=(200,), name='Thread-B').start()
2、线程同步
如果多个线程同时访问共享资源，就可能引发竞态条件，导致结果不正确。可使用锁机制来避免线程之间的竞态条件。
import threading
# 设置全局变量x和Lock对象
x = 0
lock = threading.Lock()
# 线程的执行函数
def add():
global x
# 获取资源锁
lock.acquire()
for i in range(100000):
x += 1
# 释放资源锁
lock.release()
# 创建10个线程，启动线程
for j in range(10):
threading.Thread(target=add).start()
# 等待所有线程执行完毕
for th in threading.enumerate():
if th != threading.currentThread():
th.join()
print(x) # 输出结果为1000000
三、Python多进程
1、创建进程
可以使用multiprocessing模块的Process对象来创建进程。
import multiprocessing
# 子进程执行函数
def worker():
print("I'm process {0}, my parent is {1}".format(multiprocessing.current_process().pid, multiprocessing.current_process().name))
# 创建并启动子进程
processes = []
for i in range(5):
process = multiprocessing.Process(target=worker)
processes.append(process)
process.start()
# 等待所有进程执行完毕
for process in processes:
process.join()
2、进程池
如果需要同时启动多个子进程，可以使用进程池。
import multiprocessing
# 子进程执行函数
def worker(num):
print("Worker {0} is running".format(num))
# 创建进程池
pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
# 启动10个子进程
for i in range(10):
pool.apply_async(worker, args=(i, ))
# 关闭进程池。关闭进程池之后不能再向其中添加新的任务。
pool.close()
# 等待所有子进程执行完毕
pool.join()
四、总结
Python的多线程和多进程，都可以很好地发挥多核CPU的性能优势，提高程序执行效率。但需要注意线程同步和进程间通信的问题，避免线程间竞态条件和进程间数据冲突，保证程序执行正确性。