多线程共享内存受GIL限制，适合IO密集型任务；多进程独立内存空间，绕过GIL，适合CPU密集型任务。选择依据是任务主要耗时在等待IO还是占用CPU计算。
Python的多线程和多进程主要区别在于它们如何处理并发和共享资源。简单来说，多线程在同一个进程内共享内存，受限于GIL（全局解释器锁），更适合IO密集型任务；而多进程则创建独立的进程，每个进程有自己的内存空间，不受GIL限制，更适合CPU密集型任务。选择哪种方式，关键在于你的任务类型——是等待外部响应多，还是计算量大。
要真说Python里多线程和多进程的差异，我总觉得不能只停留在概念层面，得结合它那个“怪脾气”——GIL（Global Interpreter Lock）来聊。
我们先说多线程 (Multithreading)。在Python里，当你启动多个线程时，它们确实是并发运行的。但问题是，由于GIL的存在，任何时刻都只有一个线程能真正执行Python字节码。这就像一间大办公室里坐满了程序员，每个人都有自己的任务，但只有一把键盘，大家得轮流用。所以，对于那些需要大量计算、占用CPU的任务（CPU密集型），多线程并不能带来真正的并行加速，反而可能因为线程切换的开销而变慢。但话说回来，如果你的任务是等待网络响应、读写文件这种IO操作（IO密集型），线程在等待IO的时候会释放GIL，这时候其他线程就能用上CPU了。所以，多线程在处理大量网络请求、文件下载上传这类场景时，效率提升还是挺明显的。它最大的优点是内存共享，线程间通信相对容易，因为它们都在同一个进程的地址空间里。
再看多进程 (Multiprocessing)。这玩意儿就“硬核”多了。它直接启动多个独立的Python解释器进程，每个进程都有自己独立的内存空间，互不干扰。这就意味着，每个进程都有自己的GIL，它们之间互不影响。你可以想象成，现在不是一个办公室一把键盘了，而是每个程序员都有自己的办公室和自己的键盘。所以，对于CPU密集型任务，多进程能真正实现并行计算，理论上能把多核CPU的性能榨干。当然，代价就是进程创建和销毁的开销比线程大，进程间通信也更复杂一些，通常需要通过队列、管道或者共享内存等机制来协调。
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那么，如何选择呢？我的经验是，先问自己一个问题：你的程序大部分时间是在“思考”（计算）还是在“等待”（IO）？
如果是IO密集型任务：比如爬虫、网络服务器、文件处理（不涉及大量数据转换），多线程往往是更简单、更高效的选择。它启动快，资源消耗相对小，而且线程间数据共享方便。如果是CPU密集型任务：比如图像处理、大数据分析、科学计算，那么多进程几乎是唯一的选择，才能真正利用多核CPU的优势。这时候，你得做好处理进程间通信和同步的准备。
有时候，你可能还会遇到混合型任务，既有IO又有CPU计算。这时候，一种常见的模式是“进程池+线程池”的组合。比如，用多进程处理不同的数据块，每个进程内部再用多线程去处理各自数据块中的IO操作。这种方案相对复杂，但能最大化利用系统资源。
GIL（全局解释器锁）对 Python 多线程性能的影响到底有多大？
这个话题，每次跟人聊Python并发，GIL都是绕不开的“坎儿”。它就像Python的一个胎记，独特又有点令人纠结。很多人一听到GIL就觉得Python多线程“没用”，这其实是一种误解，或者说，是不够全面的理解。
GIL的本质是为了保护Python解释器内部的数据结构，防止在多线程环境下出现竞争条件。它确保了在任何给定时刻，只有一个线程能够执行Python字节码。这意味着，即使你的机器有16核CPU，启动16个Python线程来跑一个纯粹的计算任务，也只有一个核在真正干活，其他核在“围观”，甚至可能因为线程上下文切换的开销，整体性能还不如单线程。这听起来确实很沮丧，对吧？
但关键在于“纯粹的计算任务”。现实世界里，很多程序不是一直都在计算。当一个线程执行到IO操作（比如
time.sleep()
、网络请求、文件读写）时，它会主动释放GIL，允许其他线程获取GIL并执行。这就是为什么我说，对于IO密集型任务，多线程依然能发挥作用。比如，你写个爬虫，100个线程去请求100个网页，大部分时间这些线程都在等待网络响应。当一个线程等待时，它会释放GIL，其他线程就能去发送请求或处理已接收的数据。这样，你的程序就能同时处理多个IO任务，大大提高了吞吐量。
所以，GIL的影响，简单来说就是：
CPU密集型任务：影响巨大，几乎杜绝了真正的并行计算，多线程效果不佳。IO密集型任务：影响较小，甚至在很多场景下，多线程能显著提升性能。
当然，也有一些绕过GIL的方法，比如使用C扩展（NumPy、SciPy这些库很多底层就是C实现的，它们在执行计算时会释放GIL）、或者使用
multiprocessing
模块（这其实就是多进程了）。但对于纯Python代码，在多线程环境下，GIL始终是需要考虑的性能瓶颈。理解它，而不是简单地否定它，才能更好地利用Python的并发能力。
在什么场景下，我们应该优先考虑多进程而非多线程？
这个问题，我通常会从“性能瓶颈在哪儿”这个角度去思考。如果你的程序跑起来，CPU利用率一直居高不下，而且你发现单个核心已经跑满了，但总体的任务处理速度还是不尽如人意，那八成就是CPU密集型任务在作祟，这时候多进程就该登场了。
具体来说，有几个典型的场景，我会毫不犹豫地推荐使用多进程：
大规模数据处理与科学计算：比如机器学习模型的训练、大型数据集的并行计算、图像视频的编解码或复杂分析。这些任务的特点是需要大量的数学运算和逻辑处理，CPU是绝对的主力。
multiprocessing
模块能让你将这些计算任务分配到不同的CPU核心上，实现真正的并行加速。想象一下，你要处理100张高分辨率图片，每张图片都要进行复杂的滤镜和特征提取，如果用多线程，那会非常慢，因为GIL会限制它们轮流处理。但用多进程，你可以让4个进程同时处理4张图片，速度理论上能提升近4倍（取决于CPU核心数）。
Web服务器的后端任务：虽然很多Web框架（如Django, Flask）本身可以通过Gunicorn等WSGI服务器实现多进程部署，但有时你的应用内部可能需要处理一些耗时较长的、独立的计算任务。例如，用户上传了一个大文件，你需要对其进行病毒扫描、内容分析或格式转换，这些都可能耗尽单个CPU核心的资源。将这些任务放到独立的进程中异步处理，可以避免阻塞主Web服务进程，提升用户体验。
批处理任务：当你需要对大量独立的文件或数据块进行相同或相似的操作时，多进程非常适用。例如，批量压缩文件、批量转换文档格式、批量生成报告等。每个进程处理一部分数据，互不影响，可以显著缩短总处理时间。
需要高隔离性的任务：每个进程都有独立的内存空间，这意味着一个进程崩溃通常不会影响到其他进程。这对于需要高稳定性的系统非常重要。如果你的一个子任务可能会因为某些原因（比如内存溢出、第三方库bug）而崩溃，将其放在独立的进程中，可以有效防止整个主程序受到牵连。
当然，选择多进程也意味着你需要面对一些额外的复杂性，比如进程间的通信（队列、管道、共享内存）和同步机制（锁、信号量）。这些都需要精心设计，否则反而可能引入新的bug或性能瓶颈。但如果你的任务确实是CPU密集型的，这些额外的开销和复杂性是值得的。
Python 中实现并发的常见误区与最佳实践有哪些？
聊到Python并发，我觉得很多初学者，甚至一些有经验的开发者，都会掉进一些“坑”里。我见过不少人，一上来就觉得多线程是万能药，或者干脆对GIL绝望，完全放弃并发。这两种极端都不太好。
常见误区：
误区一：认为多线程一定能加速所有任务。
分析：这是最普遍的误解，尤其是在其他语言背景下，多线程确实能带来并行加速。但在Python里，由于GIL的存在，CPU密集型任务用多线程反而可能更慢。我见过有人写了一个复杂的数值计算程序，用多线程后发现比单线程还慢，百思不得其解，这就是GIL在作怪。最佳实践：明确任务类型。IO密集型优先考虑多线程，CPU密集型优先考虑多进程。如果实在不确定，可以先用
time
模块简单测试单线程/单进程的基线性能，再尝试并发方案进行对比。
误区二：盲目使用锁，导致死锁或性能下降。
分析：为了保护共享资源，我们经常会用到锁（
threading.Lock
或
multiprocessing.Lock
）。但如果锁的粒度过大，或者获取/释放顺序不当，很容易造成死锁，程序卡住。或者，如果锁的范围太小，频繁加锁解锁也会带来性能开销。最佳实践：最小化锁的范围：只在访问共享资源的关键代码段加锁，尽快释放。使用高级同步原语：对于更复杂的场景，考虑
threading.RLock
（可重入锁）、
threading.Semaphore
（信号量）、
threading.Condition
（条件变量）等。避免嵌套锁：尽量避免一个线程持有多个锁，这会大大增加死锁的风险。如果必须，确保所有线程都以相同的顺序获取锁。使用队列进行进程间通信：对于多进程，`multiprocessing.
以上就是Python的多线程和多进程有什么区别？如何选择？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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