多線程適合i/o密集型任務，多進程適合cpu密集型任務。1. 多線程受gil限制，無法并行執(zhí)行python字節(jié)碼，適用于網絡請求、文件讀寫等等待時間長的任務；2. 多進程繞過gil，獨立內存空間適合計算密集型工作，但啟動慢、通信成本高；3. 選擇依據任務類型：i/o等待多則選線程，cpu計算多則選進程，混合型可結合使用或考慮異步編程。
python 中的并發(fā)編程主要依賴于多線程和多進程兩種方式。很多人剛開始接觸時都會有個疑問：到底該用哪個？它們有什么區(qū)別？
簡單來說，多線程適合處理 I/O 密集型任務，而多進程更適合 CPU 密集型任務。這背后的核心原因在于 GIL（全局解釋器鎖）的存在，它限制了同一時間只能有一個線程執(zhí)行 Python 字節(jié)碼。
下面從幾個實際使用角度來分析一下兩者的區(qū)別和適用場景。
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多線程與 GIL 的關系
在 Python 中，多線程并不是真正意義上的并行執(zhí)行，因為 CPython 解釋器中存在一個叫做 GIL 的機制。GIL 保證了一個進程中只有一個線程在執(zhí)行 Python 代碼，即使你有多個 CPU 核心。
這意味著如果你的任務是大量計算（比如數值運算、圖像處理等），使用多線程并不會帶來性能提升，反而可能因為線程切換帶來額外開銷。
但如果是 I/O 操作密集的任務，比如網絡請求、文件讀寫，那多線程就非常合適了。因為線程在等待 I/O 返回時會釋放 GIL，讓其他線程有機會運行。
常見例子：
- 爬蟲程序中并發(fā)抓取多個網頁
- 同時監(jiān)聽多個 socket 連接
- 多個文件同時下載或上傳
多進程突破 GIL 的限制
如果你想充分利用多核 CPU 來做計算密集型任務，那就得用 multiprocessing 模塊。每個進程都有獨立的 Python 解釋器和內存空間，所以彼此之間不受 GIL 的影響。
不過，這也帶來了代價：
- 進程啟動比線程慢
- 進程之間的通信成本更高（需要通過隊列、管道等方式）
- 內存占用更大
舉個例子，如果你要對一個大數組做復雜的數學運算，使用多進程可以顯著縮短運行時間。這時候每個進程負責一部分數據，最后匯總結果即可。
使用建議：
- 數據量大、計算復雜度高時優(yōu)先考慮多進程
- 避免頻繁進程間通信，盡量讓每個進程獨立工作
- 可以配合 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 簡化管理
如何選擇多線程還是多進程？
這個問題其實沒有標準答案，關鍵要看你的任務類型：
如果你不確定任務屬于哪種類型，可以先測試一下單線程/單進程的運行時間，再分別嘗試并發(fā)方案看看效果。
判斷依據如下：
- 如果任務大部分時間在等待外部資源（如網絡響應、磁盤讀寫），選多線程
- 如果任務主要消耗 CPU 時間，選多進程
- 如果任務混合了兩者，也可以考慮線程+進程結合使用（比如主流程用多進程分發(fā)任務，每個子進程內部用多線程處理 I/O）
另外，Python 還提供了異步編程（asyncio）作為另一種并發(fā)手段，在某些特定場景下效率更高，但那是另一個話題了。
總的來說，Python 的多線程和多進程各有優(yōu)勢，也各有限制。理解清楚任務特性，才能更好地選擇合適的并發(fā)模型。基本上就這些，不復雜但容易忽略細節(jié)。
以上就是Python并發(fā)編程實戰(zhàn) Python多線程與多進程<a
