摘要：在 Python 中，多进程（Multiprocessing）和多线程（Multithreading）的选择取决于任务类型（I/O 密集型 vs CPU 密集型）、Python 的 GIL 限制以及并行需求。以下是它们的核心区别和典型应用场景：
在 Python 中，多进程（Multiprocessing）和多线程（Multithreading）的选择取决于任务类型（I/O 密集型 vs CPU 密集型）、Python 的 GIL 限制以及并行需求。以下是它们的核心区别和典型应用场景：
1. 多线程（Multithreading）
适用场景：I/O 密集型任务
特点：Ø 线程共享同一进程的内存空间，通信简单。
Ø 受 GIL（全局解释器锁）限制，同一时间只有一个线程能执行 Python 字节码。
Ø 线程切换开销小，适合高并发但非 CPU 密集的任务。
典型场景：Ø 网络请求（HTTP API、爬虫）。
Ø 文件读写（等待磁盘响应时释放 GIL）。
Ø 数据库查询（等待数据库响应时切换线程）。
Ø GUI 应用（避免主线程阻塞）。
示例代码：python
import threading
def download(url):
# 模拟下载任务（I/O 等待）
print(f"Downloading {url}...")
threads =
for url in ["url1", "url2", "url3"]:
t = threading.Thread(target=download, args=(url,))
t.start
threads.append(t)
for t in threads:
t.join
2. 多进程（Multiprocessing）
适用场景：CPU 密集型任务
特点：Ø 每个进程有独立的内存空间和 Python 解释器，绕过 GIL。
Ø 可充分利用多核 CPU 并行计算。
Ø 进程创建和通信开销较大（IPC：队列、管道、共享内存等）。
典型场景：Ø 数学计算（如矩阵运算、数值模拟）。
Ø 图像/视频处理（像素级计算）。
Ø 大数据处理（并行计算分块数据）。
Ø 训练机器学习模型（多进程加速）。
示例代码：python
import multiprocessing
def calculate(n):
# 模拟 CPU 密集型计算
result = sum(i*i for i in range(n))
return result
if __name__ == "__main__":
with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
results = pool.map(calculate, [10^6, 10^7, 10^8])
print(results)
3. 关键对比
维度多线程多进程内存共享共享内存，需处理线程安全问题内存独立，需通过 IPC 通信GIL 影响严重（无法并行 CPU 任务）无（每个进程独立 GIL）启动开销低高适用任务I/O 密集型（网络、磁盘）CPU 密集型（计算、数据处理）扩展性受 GIL 限制，无法利用多核可跨多核/多机扩展4. 混合使用场景
多进程 + 多线程：例如，一个视频处理应用：
Ø 用多进程处理不同视频文件（CPU 密集型）。
Ø 每个进程内使用多线程处理 I/O（如读取帧、保存结果）。
替代方案：Ø 协程（Asyncio）：更高并发的 I/O 密集型任务（单线程异步）。
Ø 分布式计算（Dask/Celery）：超大规模任务跨机器并行。
5. 决策建议
I/O 密集型任务 → 多线程或协程（Asyncio）。CPU 密集型任务 → 多进程。混合任务 → 进程池 + 线程池组合（如 concurrent.futures 模块）。通过合理选择并发模型，可以显著提升 Python 程序的效率。
来源：老客数据一点号
