Python多线程与多进程核心区别详解

在Python并发编程中，多线程和多进程是两种核心实现方式。理解它们的区别对于优化程序性能至关重要。多线程共享相同内存空间但受GIL限制，适合I/O密集型任务；而多进程拥有独立内存空间，可充分利用多核CPU，适合计算密集型任务。

一、多线程工作原理

多线程在同一进程内创建多个执行流：

共享相同内存空间和数据
受全局解释器锁（GIL）限制
线程切换开销小
适合场景：网络请求、文件读写等I/O操作

import threading

def task():
    print(f"Thread {threading.current_thread().name} executing")

threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=task)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

二、多进程工作原理

多进程通过创建独立内存空间的进程实现：

每个进程拥有独立Python解释器
绕过GIL限制实现真正并行
进程间通信需要特殊机制
适合场景：数学计算、图像处理等CPU密集型任务

from multiprocessing import Process

def task(num):
    print(f"Process {num} executing")

if __name__ == "__main__":
    processes = []
    for i in range(3):
        p = Process(target=task, args=(i,))
        processes.append(p)
        p.start()
    
    for p in processes:
        p.join()

三、核心差异对比

对比维度	多线程	多进程
内存占用	共享内存（低开销）	独立内存（高开销）
GIL影响	受限制（伪并行）	不受限（真并行）
创建开销	毫秒级（快速启动）	秒级（较慢启动）
数据共享	直接访问（需锁机制）	需IPC（管道/队列）
容错性	线程崩溃导致进程终止	进程崩溃不影响主程序

四、实战场景选择指南

✅ 选择多线程当：

处理网络请求/API调用
文件读写/数据库操作
用户界面保持响应

✅ 选择多进程当：

数学计算/数据分析
图像/视频处理
机器学习模型训练

五、混合使用场景

复杂系统可结合两者优势：

from multiprocessing import Pool
import threading

# 进程池处理CPU密集型任务
with Pool(processes=4) as pool:
    results = pool.map(cpu_intensive_function, data)
    
# 线程处理I/O操作
download_thread = threading.Thread(target=download_files)
download_thread.start()

关键提示： 多进程中创建线程需谨慎，避免在子进程内创建大量线程导致资源竞争。