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Python多线程还是多处理?

Python中既有多线程(multithreading)也有多进程(multiprocessing)的方式来实现并发编程。多线程是指在一个进程内创建多个线程,每个线程执行不同的任务,共享进程的资源。多进程是指创建多个独立的进程,每个进程执行不同的任务,各自拥有独立的资源。

在选择使用多线程还是多进程时,需要根据具体的场景和需求来决定。

多线程适合于IO密集型任务,例如网络请求、文件读写等。由于线程之间共享进程的资源,线程间的切换开销较小,适合处理大量的并发IO操作。在Python中,可以使用threading模块来实现多线程编程。

多进程适合于CPU密集型任务,例如大量的计算操作。由于每个进程拥有独立的资源,进程间的切换开销较大,适合利用多核CPU来并行处理任务。在Python中,可以使用multiprocessing模块来实现多进程编程。

需要注意的是,由于Python的全局解释器锁(GIL)限制,多线程并不能真正实现并行计算,只能在IO密集型任务中提高效率。而多进程可以充分利用多核CPU进行并行计算。

对于多线程和多进程的选择,可以根据具体的需求和场景来决定。如果需要处理大量的并发IO操作,可以选择多线程;如果需要进行大量的计算操作,并且有多核CPU可用,可以选择多进程。

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