什么朱利奥·佛朗哥说，对于多线程多处理与真 一般 。
但是，Python
*还有一个问题：有一个全局解释器锁，可以防止同一进程中的两个线程同时运行Python代码。这意味着，如果您有8个内核，并且将代码更改为使用8个线程，它将无法使用800％的CPU并无法以8倍的速度运行；它会使用相同的100％CPU，并以相同的速度运行。（实际上，它的运行速度会稍慢一些，因为即使您没有任何共享数据，线程处理也会带来额外的开销，但现在暂时忽略它。）
也有例外。如果代码的繁重计算实际上不是在Python中发生，而是在某些具有自定义C代码且可以正确执行GIL处理的库中（例如numpy应用程序），那么线程将为您带来预期的性能收益。如果繁重的计算是由您运行并等待的某个子进程完成的，则情况也是如此。
更重要的是，在某些情况下，这无关紧要。例如，网络服务器花费大部分时间来读取网络上的数据包，而GUI应用花费大部分时间来等待用户事件。在网络服务器或GUI应用程序中使用线程的原因之一是允许您执行长时间运行的“后台任务”，而又不会阻止主线程继续为网络数据包或GUI事件提供服务。这在Python线程上工作得很好。（从技术上讲，这意味着Python线程为您提供了并发性，即使它们没有为您提供核心并行性。）
但是，如果您使用纯Python编写受CPU约束的程序，则使用更多线程通常无济于事。
对于GIL，使用单独的进程没有这种问题，因为每个进程都有自己的单独的GIL。当然，与其他语言相比，线程和进程之间仍然具有所有相同的权衡关系–在进程之间共享数据比在线程之间共享更加困难，而且成本更高，运行大量进程或创建和销毁这些开销可能会很高它们经常出现，等等。但是GIL在处理方面的平衡上占了很大比重，对于C或Java而言，这是不正确的。因此，与使用C或Java相比，您会发现在Python中使用多处理的频率更高。
同时，Python的“包含电池”理念带来了一些好消息：编写代码很容易，只需进行一次更改即可在线程和进程之间来回切换。
如果您根据独立的“作业”来设计代码，除了输入和输出，这些作业不与其他作业（或主程序）共享任何内容，则可以使用该
concurrent.futures库在线程池周围编写代码，如下所示：
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: executor.submit(job, argument) executor.map(some_function, collection_of_independent_things) # ...
您甚至可以获取这些作业的结果，并将其传递给其他作业，按执行顺序或完成顺序等待操作；等等。阅读有关
Future对象的部分以获取详细信息。
现在，如果事实证明您的程序一直在使用100％CPU，并且添加更多线程只会使其速度变慢，那么您就遇到了GIL问题，因此您需要切换到进程。您要做的就是更改第一行：
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
唯一真正的警告是，作业的自变量和返回值必须可腌制（而不需要花费太多时间或内存来腌制）才能使用跨流程。通常这不是问题，但有时是问题。
但是，如果您的工作不能自给自足怎么办？如果您可以根据 将消息 从一个 传递
到另一个的工作来设计代码，那仍然很容易。您可能必须使用
threading.Thread或
multiprocessing.Process代替依赖池。并且您将必须显式创建
queue.Queue或
multiprocessing.Queue对象。（还有很多其他选择，例如管道，套接字，带有斑点的文件等等。但是，要点是，如果执行器的自动魔力不足，则必须手动执行
某些 操作。）
但是，如果您甚至不能依靠消息传递怎么办？如果您需要两个作业来同时改变同一个结构并看到彼此的更改，该怎么办？在这种情况下，您将需要进行手动同步（锁定，信号量，条件等），并且，如果要使用进程，则需要显式的共享内存对象进行引导。这是多线程（或多处理）变得困难的时候。如果可以避免，那就太好了；如果不能，那么您将需要阅读的内容超过某人可以提供的答案。
通过评论，您想了解Python中的线程和进程之间的区别。的确，如果您阅读了朱利奥·佛朗哥（Giulio
Franco）的答案和我的知识以及我们所有的链接，那应该涵盖了所有内容……但是总结肯定会很有用，所以这里是：
- 线程默认共享数据；流程没有。
- 作为（1）的结果，在进程之间发送数据通常需要对其进行酸洗和酸洗。**
- （1）的另一个结果是，在进程之间直接共享数据通常需要将其放入低级格式，如Value，Array和
ctypes
Types。 - 流程不受GIL约束。
- 在某些平台（主要是Windows）上，创建和销毁进程的成本要高得多。
- 对流程有一些额外的限制，其中某些限制在不同平台上有所不同。有关详细信息，请参见编程指南。
- 该
threading
模块不具有该模块的某些功能multiprocessing
。（您可以使用multiprocessing.dummy
大多数缺少的API放在线程顶部，也可以使用更高级别的模块，例如concurrent.futures
，不必担心。）
*出现此问题的实际上不是Python，而是该语言的“标准”实现CPython。其他一些实现没有JIL，例如Jython。
**如果您正在使用fork
start方法进行多处理（在大多数非Windows平台上可以使用），则每个子进程都将获得启动子级时父级拥有的任何资源，这可能是将数据传递给子级的另一种方式。
