Python 中的线程与多重处理：何时选择哪个？

理解线程和多处理之间的区别

背景：
在Python中，并发和并行可以是通过线程和多处理模块实现。然而，理解每个模块的细微差别和正确用法可能具有挑战性。

线程和多处理要点：

• 线程：涉及在单个进程中创建多个线程。这些线程共享内存和其他资源，可以实现快速通信，但可能会导致共享数据的竞争条件。
• 多处理： 创建多个进程，每个进程都有自己的内存和资源。进程不共享内存，导致通信速度较慢，但​​消除了竞争条件并提供了更好的多核利用率。

何时使用线程和多处理：

• 在以下情况下使用线程：

  • 代码受 CPU 限制，并且不需要大量共享数据（例如网络服务器、GUI）。

• 在以下情况下使用多处理：

  • 任务是 CPU 密集型的，并受益于核心级并行性。
  • 大量计算在具有适当 GIL 处理的自定义库中执行。

Python 的 GIL 和线程：
Python 的全局解释器锁 (GIL) 限制同一进程中的线程同时执行 Python 代码。这限制了使用多个线程进行 CPU 密集型操作时的性能提升。

资源管理：

• 线程：创建和销毁比进程更容易、更便宜.
• 进程：更昂贵，但允许独立的资源管理和内存隔离。

共享数据：

• 线程：默认情况下共享内存，导致潜在的竞争条件。
• 进程：不共享内存。数据传输需要序列化和反序列化（pickling）。

其他功能：

• 多处理提供了线程中不可用的功能，例如进程池，共享内存对象和队列。

最佳实践：

• 使用独立作业设计代码，避免共享数据以最大限度地提高性能。
• 使用concurrent.futures实现线程和进程之间的无缝切换。
• 采用锁定和同步机制（锁、信号量）来实现复杂场景下的手动数据共享。

延伸阅读：

• [Python 中的并发和多处理](https://realpython.com/python-concurrency/)
• [Python 多线程与多处理](https://www.thepythoncorner.com /2018/06/python-multithreading-vs-multiprocessing-indepth-tutorial/)
• [Python 中的 GIL 和多线程](https://www.oreilly.com/library/view/python-in- a/0596001886/re278.html)

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