针对 CPU 密集型任务，选择合适的并发方案——多进程

针对 CPU 密集型任务，选择合适的并发方案——多进程

在当今计算领域，CPU 密集型任务无处不在，例如科学计算、数据分析、视频编码等。这些任务的特点是计算量大，需要消耗大量的 CPU 资源。为了提高程序的执行效率，我们需要充分利用多核处理器的优势，采用合适的并发方案。

并发编程的重要性

随着处理器核心数量的增加，并发编程变得越来越重要。并发编程允许我们同时执行多个任务，从而更有效地利用 CPU 资源，缩短程序的运行时间。对于 CPU 密集型任务，并发编程尤为重要，因为它们可以充分利用多核处理器的计算能力，显著提高程序的性能。

多进程 vs. 多线程

在选择并发方案时，我们需要考虑多进程和多线程两种方式。

• 多进程： 每个进程拥有独立的内存空间，进程之间通过进程间通信（IPC）进行数据交换。
• 多线程： 同一个进程内的多个线程共享相同的内存空间，线程之间可以直接访问共享数据。

对于 CPU 密集型任务，多进程通常是更好的选择。由于 Python 的全局解释器锁（GIL）的限制，多线程在 CPU 密集型任务中无法充分发挥多核处理器的优势。而多进程由于每个进程都有独立的解释器，因此可以真正实现并行计算，提高程序的执行效率。

Python 中的多进程