python 多线程vs多进程

多进程和多线程的应用场景

Python多线程和多进程差异

Python多线程不能使用CPU多核资源，即同一时刻，只有一个线程使用CPU资源，所以使用Python多线程不能算是并发。

如果想要充分利用CPU多核资源，做到多并发，这就需要Python多进程的了!

也就是说：只有Python多进程才能利用CPU多核资源，做到真正的多并发!

Python多线程和多进程应用场景

既然Python多线程不能并发，那存在还有什么意义呢?

其实Python多线程和多进程有自己的应用场景：

• Python多线程适用于I/O密集型场景，如解决网络IO、磁盘IO阻塞问题，例如文件读写、网络数据传输等;
• 而Python多进程更适用于计算密集型场景，多并发，大量计算任务等。

 

进程vs多线程：最流行的方法是应用多进程方法，在这个方法中你使用多个进程而不是多个线程。每一个Python进程都有自己的Python解释器和内存空间，因此GIL不会成为问题。Python拥有一个multiprocessing模块可以帮助我们轻松创建多进程：

 

相比于多线程版本，性能有所提升。

但是时间并没有下降到我们之前版本的一半，这是因为进程管理有自己的开销。多进程比多线程更“重”，因此请记住，这可能成为规模瓶颈。