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Python 中的多线程与多进程：该如何选择？

news 2025/10/2 9:42:09

在 Python 中，多线程（Multithreading）和多进程（Multiprocessing）是实现并发编程的两种主要方式。它们可以帮助我们提高程序的性能，特别是在处理 I/O 密集型和 CPU 密集型任务时。今天，就让我们一起深入学习 Python 中的多线程与多进程，了解它们的区别和适用场景，帮助你在实际开发中做出正确的选择。

一、多线程（Multithreading）

（一）什么是多线程？

多线程是指在同一个进程中创建多个线程，这些线程共享进程的资源，如内存和文件句柄。多线程适用于 I/O 密集型任务，如文件读写、网络请求等。

（二）多线程的优势

资源共享：线程共享进程的资源，减少了资源的开销。
适合 I/O 密集型任务：在等待 I/O 操作时，线程可以切换到其他任务，提高程序的效率。

（三）多线程的限制

全局解释器锁（GIL）：Python 的 GIL 限制了同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码，这使得多线程在 CPU 密集型任务中效率较低。
不适合 CPU 密集型任务：由于 GIL 的存在，多线程在 CPU 密集型任务中无法充分利用多核 CPU 的优势。

（四）示例代码

import threadingdef worker():print(f"Thread {threading.current_thread().name} is running")# 创建线程
threads = []
for i in range(5):thread = threading.Thread(target=worker, name=f"Thread-{i}")threads.append(thread)thread.start()# 等待所有线程完成
for thread in threads:thread.join()

二、多进程（Multiprocessing）

（一）什么是多进程？

多进程是指创建多个进程，每个进程运行在独立的内存空间中。多进程适用于 CPU 密集型任务，如计算密集型任务，因为每个进程可以独立地利用一个 CPU 核心。

（二）多进程的优势

绕过 GIL：每个进程有独立的 Python 解释器和内存空间，可以充分利用多核 CPU 的优势。
适合 CPU 密集型任务：在 CPU 密集型任务中，多进程可以显著提高程序的性能。

（三）多进程的限制

资源消耗大：每个进程有独立的内存空间，资源消耗较大。
进程间通信复杂：进程间通信需要使用队列、管道等机制，增加了程序的复杂性。

（四）示例代码

import multiprocessingdef worker():print(f"Process {multiprocessing.current_process().name} is running")# 创建进程
processes = []
for i in range(5):process = multiprocessing.Process(target=worker, name=f"Process-{i}")processes.append(process)process.start()# 等待所有进程完成
for process in processes:process.join()