python多进程写文件会怎么样

它会扰乱图像的顺序。
用Python写文件会导致多个进程打乱文件的顺序。
操作系统随机决定编写操作系统执行哪个进程。
这种类型的决策是随机且完全无序的。
所以在写入文件的时候，文件的顺序就会被打乱。

为什么有人说Python的多线程是鸡肋

差不多就这样了。
多线程目前仅用于网络多线程采集和性能测试。
其他语言也有类似的情况。
线程本身的特性限制了其应用范围。
只有当CPU超载，其他任务执行速度很慢的时候，这时候使用线程才有用，可以平衡等待时间，提高并发性能。
线程的主要问题是线程安全性和稳定性。
线程不能被强制终止，并且它与主进程共享内存，这可能会影响主进程的内存管理。
Python中的线程问题会导致主进程崩溃。
尽管Python中的线程是实际的操作系统线程。
那么如何解决呢？这里我们使用过程方法。
子进程崩溃后，所有内存和错误状态都会被完全释放。
所以这个过程比较安全。
而且，通过这个过程，Python可以很好的绕过GIL和这个全局锁的问题。
但过程也是有限的。
不要创建超过CPU核心总数的进程，否则效率不高。
简单总结一下。
当我们想要实现多任务时，我们首先要考虑使用多处理，但是如果我们觉得进程太繁琐，那么我们就要考虑使用线程。
如果多任务处理的事情太多，可以考虑多进程，每个进程使用多个线程。
如果仍然不需要处理，则需要使用轮询模式，例如pollevent、twisted等。
如果是GUI方式，必须通过事件机制或者消息机制来处理。
GUI使用单线程。
因此，不要在Python中盲目使用线程或滥用线程。
但线程不安全是事实。
如果您只运行一些后台任务，则可以考虑使用守护线程。
如果您需要执行可能崩溃的危险操作，请使用子进程来执行。
如果您需要高稳定性、低并发的服务。
强烈建议使用multiprocess多进程模块。
在Linux或Unix中，使用进程的成本并不像Windows中那么高。
还是可以接受的。

pythonmultiprocess效能很差?

在讨论Python多处理性能时，关键是要了解其背后的原理以及它何时发挥最佳作用。
Python多进程进程通过创建进程来并行执行任务。
每个进程都有自己的地址空间，因此任务之间不共享数据，避免了GIL（全局解释器锁）限制。
然而，在所有情况下，多个进程的性能并不比单个进程的性能好。
简单地将任务放入“[(obj_grab,content)]”列表中并使用多重处理可能无法提供预期的性能改进，特别是当您只处理一项任务时。
在这种情况下，多个进程的开销（例如进程创建、通信、资源分配）可能会超过单个进程的处理效率。
因此，效率的提高取决于任务的复杂性和数量。
要实现多处理性能的显着提升，必须满足两个关键条件：执行任务的开销必须足够大，足以抵消创建新进程的开销，并且运行环境支持多核处理；当任务需要大量计算资源并且这些任务可以独立执行而不会互相影响时，多处理可以有效地利用多个核心进行并行处理，从而显着提高整体性能。
此外，优化多个进程的性能还需要考虑一些实际问题，例如适当管理进程间的资源分配、通信和状态同步，以避免不必要的开销。
在实际应用中，可以通过监控和分析性能指标并不断调整任务分配和流程管理策略来进一步挖掘多处理的潜力。
总而言之，我们可以说多进程优化Python的性能与任务和运行环境的特性密切相关。
当任务数量较大、计算密集且充分利用多核架构时，多处理可以显着提高性能。
相反，对于简单或少量的任务，多个进程可能不如单个进程高效。
因此，在应用多处理时，您必须仔细权衡任务特征、环境限制和所需的性能改进，以实现最佳的资源利用率和效率增益。