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Python编程自诞生以来就备受关注，本文南宁python培训带大家一起来了解一下Python多线程的并行和并发介绍，希望大家有所了解。
Erlang 之父 Joe Armstrong 画了一张很可爱的图来解释这两个概念：
并发是两个队列交替使用一台咖啡机
并行是两个队列同时使用两台咖啡机
两个词很好的说明了并发和并行的区别：
Parallel Computing：并行计算
Concurrent programming：并发编程
并行与并发之间的联系
那么并发并行和多进程多线程的关系呢?
多核cpu，多个进程可以并行在多个cpu中计算，当然也会存在进程切换;单核cpu，多个进程在这个单核cpu中是并发运行，根据时间片读取上下文+执行程序+保存上下文。同一个进程同一时间段只能在一个cpu中运行，如果进程数小于cpu数，那么未使用的cpu将会空闲
多核cpu，进程中的多线程并行执行;单核cpu，多线程在单核cpu中并发执行，根据时间片切换线程。同一个线程同一时间段只能在一个cpu内核中运行，如果线程数小于cpu内核数，那么将有多余的内核空闲
场景：
多核CPU——计算密集型任务：尽量使用并行计算，可以提高任务执行效率。计算密集型任务会持续地将CPU占满，此时有越多CPU来分担任务，计算速度就会越快，这是并行的用武之地
单核CPU——计算密集型任务：此时的任务已经把CPU资源100%消耗了，就没必要使用并行计算，毕竟硬件障碍摆在那里
单核CPU——I/O密集型任务：I/O密集型任务在任务执行时需要经常调用磁盘、屏幕、键盘等外设，由于调用外设时CPU会空闲，所以CPU的利用率并不高，此时使用多线程程序，只是便于人机交互。计算效率提升不大。
多核CPU——I/O密集型任务：同单核CPU——I/O密集型任务
总结下：
并行从代码层次上强依赖于多进程/多线程代码，从硬件角度上则依赖于多核CPU
并发是一种现象：同时运行多个程序或多个任务需要被处理的现象，这些任务可能是并行执行的，也可能是串行执行的，和CPU核心数无关，是操作系统进程调度和CPU上下文切换达到的结果
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2025-02-07
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