python多线程适用于i/o密集型任务，多进程适合cpu密集型任务。1）多线程通过提高i/o操作的响应速度，利用等待时间提升效率，但受gil限制，无法在cpu密集型任务中并行执行。2）多进程可以绕过gil，真正并行处理cpu密集型任务，但需处理复杂的进程间通信。
使用Python的多线程和多进程可以显著提高程序的并发性和效率，但这两者的使用场景和实现方式却各有千秋。在这个领域，我曾遇到过一些有趣的挑战和发现，也因此积累了一些独特的经验和见解。
Python的多线程（threading）主要适用于I/O密集型任务，比如网络请求、文件读写等。在这些场景下，线程可以有效地提高程序的响应速度。然而，多线程在CPU密集型任务上的表现却不尽如人意，这是因为Python的全局解释器锁（GIL）限制了真正的并行执行。在我早期的项目中，我曾尝试用多线程来加速一个数据处理任务，结果却发现性能反而下降了，经过一番调研和实验，我意识到这是GIL在作祟。
import threadingdef task(name): print(f"Task {name} started") # 模拟一些I/O操作 import time time.sleep(2) print(f"Task {name} finished")# 创建并启动两个线程thread1 = threading.Thread(target=task, args=("A",))thread2 = threading.Thread(target=task, args=("B",))thread1.start()thread2.start()# 等待所有线程完成thread1.join()thread2.join()print("All tasks completed")登录后复制
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