Python多线程和多进程在什么场景中使用

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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。

注意：Python多线程和多进程在平时开发过程中，需要注意使用，如果使用Python多线程方式处理计算密集型任务，它比实际单进程处理性能还要慢!所以要注意，看场景类型。

再谈Python多线程，全局解释器锁(GIL)

为什么Python多线程不能使用CPU多核资源?

为什么Python多线程在同一时刻，只有一个线程使用CPU资源?

正是因为Python有一个全局解释器锁(GIL，全称Global Interpreter  Lock)，它使得Python多线程无法使用CPU多核资源，保证同一时刻只有一个线程在使用CPU资源;当出现IO阻塞时，解锁，释放CPU资源，其他线程才能申请到锁，使用CPU资源。

Python并发编程

Python多进程编程使用的模块库：multiprocessing模块，是Python内置的多进程处理库，使用与线程库threading.Thread类似。

Python多线程编程使用的模块库：

• thread模块 Python内置，比较底层，不推荐使用

• threading模块 Python内置

• multiprocessing.dummy模块 Python内置

补充：

multiprocessing模块 和 multiprocessing.dummy模块

两者的区别在于：前者是多进程，后者是多线程;但是他们编程接口完全一致;

所以很方便的将代码在多线程和多进程进行切换!

到此，关于“Python多线程和多进程在什么场景中使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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