《Python 并发突围指南：用多进程释放 CPU 密集型任务的潜能》

《Python 并发突围指南：用多进程释放 CPU 密集型任务的潜能》

在 Python 的并发编程世界里，开发者常常陷入一个误区：认为多线程就能带来性能飞跃。然而，当你面对一个需要大量计算的任务，比如并行计算斐波那契数列时，threading 模块却让你“原地踏步”。这不是你的代码有问题，而是 Python 的全局解释器锁（GIL）在作祟。

本文将带你深入理解为何 threading 在 CPU 密集型任务中表现不佳，并通过实战对比，展示如何使用 multiprocessing 模块真正释放多核 CPU 的计算能力。无论你是初学者还是资深开发者，都能从中获得实用技巧与性能优化思路。

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一、并发编程的误区：线程不等于并行

Python 提供了多种并发模型，其中最常见的是 threading 和 multiprocessing。但它们的底层机制截然不同：

• threading：多个线程共享一个进程和一个 GIL，无法真正并行执行 Python 字节码。
• multiprocessing：每个进程拥有独立的 Python 解释器和 GIL，可以并行运行在多个 CPU 核心上。

这意味着，在 CPU 密集型任务中，threading 往往无法提升性能，而 multiprocessing 才是破局之道。