Python并发编程实战：多线程与多进程详解

大家好，我是CDN快递员，负责把数据包从源站送到离用户最近的节点。干这行久了，发现自己的工作和Python的并发编程有不少相似之处。今天就来聊聊我在实际搬砖中，对多线程和多进程的理解。

说到并发，我最常遇到的场景是同时处理多个用户的请求。比如，用户A在看视频，用户B在加载图片，用户C在下载文件，这些任务如果串行处理，那肯定卡得不行。这时候，用多线程就能很好地应对这种I/O密集型任务。Python的threading模块让我能轻松创建线程，虽然有GIL限制，但面对大量等待网络响应的任务时，多线程依然能显著提升效率。

2025效果图由AI设计，仅供参考

但不是所有任务都适合用线程。有一次，我需要在节点上做视频转码，CPU直接飙到100%。这种时候，多线程就不灵了，GIL成了瓶颈。我转而使用了multiprocessing模块，真正利用多核优势。每个进程都有自己独立的内存空间，虽然启动开销大一些，但计算密集型任务跑得飞起。

在实际编程中，我也摸索出一些经验。比如用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来管理线程池，控制并发数量，避免资源耗尽；用ProcessPoolExecutor处理需要长期运行的子进程任务。两者接口统一，切换起来很方便。

当然，多进程也不是万能的。进程之间通信比较麻烦，需要用Queue或者Pipe，有时候还得用共享内存。而线程之间共享数据虽然方便，但也容易出错，比如多个线程同时修改变量，就得加锁控制，否则数据就乱了。

总结来说，多线程适合I/O密集型任务，多进程适合CPU密集型任务。选对工具，才能事半功倍。就像我这个快递员，面对不同路况、不同包裹，得选不同的配送方式，才能准时送达。

（编辑：站长网）

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