python多进程和多线程

Python中提供了两种主要的并发执行机制：多进程（multiprocessing）和多线程（threading）。它们各自的特点和适用场景如下：

**1. 多线程（Threading）**：
- 多线程是在单个进程内创建多个执行线程，它们共享同一块内存空间，因此数据访问速度较快，适合IO密集型任务，如网络请求、文件操作等。
- Python的`threading`模块用于创建和管理线程。
- 线程之间通信相对较简单，但是由于全局解释器锁（GIL）的存在，CPU密集型任务可能不会看到多核优势。

**2. 多进程（Multiprocessing）**：
- 多进程是创建独立的子进程，每个进程都有自己的内存空间，适用于CPU密集型任务和避免数据竞争的情况。
- Python的`multiprocessing`模块提供`Process`类用于创建子进程。
- 进程间通信（IPC）通常使用`Queue`、`Pipe`或`Pickling`等，但比线程复杂一些。
- GIL限制在多线程情况下，多进程可以利用多个CPU核心并行运行。

相关问题：
1. Python中的GIL是什么？为什么会影响多线程性能？
2. 在什么情况下，你会选择使用多线程而不是多进程？
3. 如何在Python中实现进程间的通信？