python多线程multiprocessing

Python的多线程在某些方面并不是很好的原因有几个。首先，Python的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）是一个关键因素。GIL是一种机制，它确保在任何给定的时间点只有一个线程可以执行Python字节码。这意味着即使在多核处理器上运行Python程序，也不能真正实现并行执行。因为GIL的存在，多线程在CPU密集型任务中效率很低，因为它们无法利用多个核心同时运行。

相比之下，静态语言如C、Java和C#等不受GIL的限制，因为它们在编译时会将代码转换为机器码，而不是解释执行字节码。这使得这些语言能够更好地利用多核处理器的并行性能。

另外，Python的多线程在IO密集型任务上表现得比较好。因为当一个线程遇到阻塞IO操作时，它会释放GIL，并允许其他线程继续执行。这使得Python的多线程在处理IO密集型任务时能够提供并发性能的改进。

对于需要更好的并行性能的任务，Python提供了multiprocessing模块，它允许在多个进程中执行任务。与多线程相比，多进程能够充分利用多核处理器的并行性能，因为每个进程都有自己的解释器和GIL。这使得多进程成为处理CPU密集型任务的更好选择。

总之，Python的多线程受到GIL的限制，在CPU密集型任务中效率较低。但在IO密集型任务和并行性能要求不高的情况下，Python的多线程仍然可行。对于更好的并行性能，可以使用multiprocessing模块来实现多进程并发。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python多线程(threading)与多进程(multiprocessing)](https://blog.csdn.net/qq_40258748/article/details/88035866)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python Multiprocessing多进程 使用tqdm显示进度条的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38744270/12860505)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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