Python中的多线程与多进程指南

在Python中，进行性能优化时，我们常常会碰到需要同时执行多个任务的情况。这个时候，使用多线程或多进程技术可以显著提高程序的执行效率。然而，由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能在所有情况下提供预期的性能提升。本文将深入探讨Python中的多线程与多进程，分析它们的适用场景，并通过代码实例展示它们的正确使用方法。

1. Python中的多线程

1.1 多线程的基本概念

多线程是指在同一个进程中启动多个线程，线程之间共享内存和资源。由于线程较为轻量，因此可以在一定程度上提升程序的并发性能，尤其是在I/O密集型任务中，如网络请求、文件读写等。

然而，Python的全局解释器锁（GIL）在CPython中使得多个线程不能同时执行Python字节码。GIL确保了同一时刻只有一个线程可以执行Python代码，导致在CPU密集型任务中，多线程并不会带来性能的提升。

1.2 多线程的使用场景

• I/O密集型任务：例如文件操作、网络请求、数据库访问等。
• 任务数较多，且每个任务执行时间较短的情况。

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