多任务概述
多任务的核心优势在于充分利用 CPU 资源,从而大幅提升程序执行效率。在单任务模式下,一个函数或方法必须执行完毕,下一个才能开始;而多任务允许我们在同一时间内(或宏观上交替)执行多个任务。
操作系统层面的多任务通常有两种表现形式:
- 并发:在一段时间内,系统交替执行多个任务,给人同时运行的感觉。
- 并行:在一段时间内,真正的多个任务同时一起执行(通常需要多核支持)。

进程(Process)
基本概念
进程是 CPU 资源分配的最小单位,也是操作系统进行资源调度运行的基本实体。通俗来说,正在运行的程序就是一个进程。例如,当前打开的 QQ、微信等应用,每一个都是一个独立的进程。
注意:一个程序运行后至少包含一个进程。
为什么需要多进程?
假设有一个简单的脚本 hello.py,其中包含两个函数 func_a 和 func_b。默认情况下,代码按顺序执行:func_a 跑完才轮到 func_b。如果能让它们同时运行,程序的整体效率显然会更高。

创建进程的步骤
在 Python 中实现多任务,主要依赖 multiprocessing 模块。
-
导入工具包
import multiprocessing -
实例化进程对象 使用
multiprocessing.Process类创建子进程对象。关键参数如下:target:子进程要执行的任务(通常是回调函数)。args:以元组形式传递参数,顺序需与函数定义一致。kwargs:以字典形式传递参数,key 需与函数参数名一致。name:子进程的名称,便于调试。
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启动进程 调用
process_object.start()来启动任务。
代码示例:一边敲代码一边听音乐
下面是一个模拟多任务的经典案例,展示如何同时执行两个独立任务。
multiprocessing
time
():
i ():
()
time.sleep()
():
i ():
()
time.sleep()
__name__ == :
p1 = multiprocessing.Process(target=coding)
p2 = multiprocessing.Process(target=music)
p1.start()
p2.start()











