Python并发编程实战：多线程与多进程深度解析

大家好，我是CDN快递员，负责把数据包送到全球各地的用户手中。今天不跑路，咱们来聊点技术，说说Python并发编程里的多线程和多进程。

Python并发编程最常提到的就是threading和multiprocessing这两个模块。表面上看，它们都能实现“同时”做多件事，但背后的机制大不相同。多线程适合处理I/O密集型任务，比如下载文件、读写磁盘，因为这些操作大部分时间在等待；而多进程适合CPU密集型任务，比如图像处理、数据计算，因为它能真正利用多核CPU。

说到线程，就不得不提GIL（全局解释器锁）。在CPython中，GIL的存在让同一时间只能有一个线程执行Python字节码。这意味着，即使你开了十个线程做计算，它们其实是在排队执行，没有真正并行。不过，遇到I/O阻塞时，GIL会释放，这时候多线程的优势就体现出来了。

多进程绕过了GIL的限制，每个进程都有自己的Python解释器和内存空间。这样做的好处是能真正并行执行任务，但代价是更高的内存开销和进程间通信的成本。如果你的任务可以拆分成独立的部分，比如批量处理图片，那么多进程绝对是首选。

在实战中，我常用concurrent.futures模块来管理线程池和进程池。它封装了底层细节，让并发任务更简洁。比如用ThreadPoolExecutor处理网页抓取，用ProcessPoolExecutor做数据计算。代码结构清晰，效率也不错。

当然，并发编程也有坑。线程之间共享内存容易引发数据竞争，进程之间通信麻烦又费时。建议在使用多线程时，尽量使用队列（queue.Queue）来传递数据；多进程则可以用multiprocessing.Queue或Pipe来实现通信。

2025效果图由AI设计，仅供参考

总结一下，选多线程还是多进程，取决于你的任务类型和资源限制。作为CDN快递员，我深知“并发”才能提升效率，但也要看清楚“并发”背后的代价。希望你在写Python并发程序时，少踩坑，快上路。

（编辑：站长网）

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