Python 中的线程与多重处理：什么时候应该使用它们？

Python 中的并行处理：区分线程和多处理模块

在 Python 中，可以通过线程和多处理来并行化操作，以增强代码执行速度。然而，这些模块的底层机制和应用程序有所不同。

线程与多处理：比较

• 数据共享：线程在同一进程内共享数据，而进程独立运行。
• 数据传输：进程中共享数据需要进行pickle，与线程通信相比增加了开销。
• GIL（全局解释器锁）： 在 CPython（默认的 Python 实现）中，线程受到 GIL 的约束，限制了真正的并行性。进程不受此限制。
• 资源使用：进程在创建和终止时会产生更高的成本，特别是在基于 Windows 的系统上。

何时使用线程与多处理

• 线程选择：事实证明，线程对于并发任务非常有效，例如处理网络 I/O 或 GUI 事件。
• 多进程选择：在纯 Python 中执行 CPU 密集型操作时使用进程以避免 GIL 限制。它们在数据共享有限或非必要的场景中也表现出色。

作业管理

可以使用以下方式实现创建作业队列并控制其执行线程的 ThreadPoolExecutor 或进程的 ProcessPoolExecutor。这些结构可以提交任务、将函数映射到多个输入以及结果检索。

高级数据共享

对于需要交互的非独立作业作业通信，通过队列消息传递是必要的。如果多个作业修改相同的数据结构，则需要手动同步和共享内存机制。

摘要

• 线程默认促进数据共享。
• 进程隔离数据，需要 pickling 才能进行数据传输。
• 进程不受 GIL 约束。
• 线程创建/销毁比进程更高效，尤其是在 Windows 中环境。
• 线程模块缺乏多处理模块中存在的某些功能。

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