Python 并发编程中线程与进程的对比：何时使用哪种

线程与进程：概念和区别

线程是轻量级的执行单元，与进程共享相同的地址空间和资源。它们创建和销毁的速度很快，这使得它们在处理密集型任务时非常高效。然而，线程不能跨越多个 CPU 核心，因为它们受到全局解释器锁 (GIL) 的限制。

进程是独立的执行单元，拥有自己专属的内存空间和资源。它们比线程更重，创建和销毁的时间更长。然而，进程可以跨越多个 CPU 核心，从而实现真正的并行性。

何时使用线程？

使用线程的理想情况包括：

• 在不阻塞主线程的情况下执行后台任务
• 并行处理多个小任务
• 共享数据而不需要锁（通过 GIL 保护）

演示代码：

import threading

def thread_function():
    print("This is a thread.")

thread = threading.Thread(target=thread_function)
thread.start()
thread.join()  # 等待线程完成

何时使用进程？

使用进程的理想情况包括：

• 需要跨越多个 CPU 核心进行并行处理
• 需要隔离不同的内存空间和资源
• 处理密集型任务或长时间运行的任务

演示代码：

import multiprocessing

def process_function():
    print("This is a process.")

process = multiprocessing.Process(target=process_function)
process.start()
process.join()  # 等待进程完成

性能比较

线程比进程更轻量级，因此创建和销毁的速度更快。然而，由于 GIL，线程不能充分利用多核 CPU。进程可以跨越多个 CPU 核心，从而实现更好的并行性。

线程和进程的弊端

线程：

• 受 GIL 限制，不能跨越多个 CPU 核心
• 访问共享数据时需要小心，以避免竞争条件

进程：

• 比线程更重，创建和销毁的时间更长
• 进程之间通信开销较大

结论

在 Python 并发编程中，选择线程还是进程取决于特定应用程序的需求。线程非常适合处理密集型任务，而进程非常适合跨越多个 CPU 核心进行并行处理。通过了解它们的差异，您可以选择正确的工具来优化您的应用程序性能。