Python的並發(fā)處理方式選擇取決於任務(wù)類型。 ①多線程適用於I/O密集型任務(wù)，如網(wǎng)絡(luò)請求、文件讀寫，通過threading或ThreadPoolExecutor實現(xiàn)；②多進程適用於CPU密集型任務(wù)，如圖像處理，使用multiprocessing或ProcessPoolExecutor可發(fā)揮多核性能；③判斷標準是程序瓶頸在CPU還是I/O，優(yōu)先根據(jù)任務(wù)特點選擇以提升效率。
Python提供了兩種主要的並發(fā)處理方式：多線程（Multithreading）和多進程（Multiprocessing）。很多人在寫程序時會糾結(jié)該用哪個，其實關(guān)鍵在於你要解決什麼問題。如果你的任務(wù)是I/O密集型的，比如網(wǎng)絡(luò)請求、文件讀寫，那多線程通常就足夠了；而如果是CPU密集型任務(wù)，比如圖像處理、大量計算，那就更適合用多進程。
多線程適合做什麼？
多線程在Python中主要用於提高I/O密集型任務(wù)的效率。雖然有GIL（全局解釋器鎖）限制同一時間只能有一個線程執(zhí)行Python字節(jié)碼，但因為I/O操作會釋放GIL，所以多個線程可以在等待I/O的過程中交替運行，提升整體效率。
舉個例子，你從網(wǎng)上下載10張圖片，如果串行下載，每張花1秒，總共要10秒；而用多線程，可能只需要1秒多一點就能完成。這就是並髮帶來的好處。
常見使用場景包括：
- 網(wǎng)絡(luò)爬蟲
- 文件讀寫
- 用戶界面響應(yīng)（避免卡頓）
建議用threading模塊來實現(xiàn)，或者更高級的concurrent.futures.ThreadPoolExecutor ，代碼簡潔又容易管理。
多進程能解決哪些問題？
當你需要真正利用多核CPU進行並行計算時，多進程就是首選。它繞過了GIL的限制，每個進程都有獨立的Python解釋器和內(nèi)存空間，可以並行執(zhí)行任務(wù)。
比如你在做數(shù)據(jù)清洗、機器學習模型訓練或視頻轉(zhuǎn)碼等任務(wù)，這些都屬於CPU密集型，這時候多進程比多線程更能發(fā)揮硬件性能。
需要注意的是，進程之間的通信成本比線程高，而且資源消耗更大。你可以用multiprocessing模塊來創(chuàng)建進程，或者用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor來簡化管理。
小貼士：
- 如果你的任務(wù)能拆分成多個獨立子任務(wù)，就很適合用多進程。
- 進程之間共享數(shù)據(jù)可以用
Queue或Manager對象。
怎麼選？看任務(wù)類型！
判斷標準其實很簡單：看你的瓶頸是在CPU還是I/O。
如果你的程序大部分時間在等外部響應(yīng)（比如等API返回、等磁盤讀?。?，那就用多線程；如果大部分時間在做運算，那就用多進程。
另外還要考慮代碼複雜度和資源開銷。多線程輕量，啟動快，適合簡單並發(fā)；多進程重一些，但能真正並行。
舉個對比的例子：
- 一個網(wǎng)頁爬蟲→ 多線程更合適
- 一個圖像識別模型批量處理→ 多進程更好
基本上就這些。選擇哪種方式，取決於任務(wù)本身的特點和你對性能的需求。不復雜但容易忽略的一點是：別為了並發(fā)而並發(fā)，先搞清楚瓶頸在哪，再決定用哪種方式。
以上是多線程與多處理：在Python中選擇正確的方法的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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