Python多进程与多线程

Python多进程是并行执行的吗？

答：Python多线程不是并行执行的。由于CPython解释器中有一个全局解释器锁（GIL），它会导致：
- 同一时间内只有一个县城能执行Python字节码
- 对于CPU密集型任务，多线程不会并行执行，线程是轮流执行的
结论：Python在CPU密集型任务（图像处理、大量计算等）中不能并行，但在I/O密集型任务（网络请求、文件读写、数据库访问等）中非常有效，可以“并发”运行多个任务。
那么在Python中如何实现真正的并行？

可使用multiprocessing多进程实现多个任务的并行，每个进程有自己独立的Python解释器和内存空间，不会收到GIL的限制。

多线程、多进程Python示例

3.1 多线程

import threading
import time

def worker(n):
    print(f"[Thread] Start {n}")
    time.sleep(1)  # 模拟IO任务
    print(f"[Thread] Done {n} -> {n * n}")

threads = []

start = time.time()
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()
end = time.time()

print(f"Threading total time: {end - start:.2f} seconds")

3.2 多进程

from multiprocessing import Process
import time
import os

def worker(n):
    print(f"[Process {os.getpid()}] Start {n}")
    time.sleep(1)  # 模拟工作
    print(f"[Process {os.getpid()}] Done {n} -> {n * n}")

processes = []

start = time.time()
for i in range(5):
    p = Process(target=worker, args=(i,))
    processes.append(p)
    p.start()

for p in processes:
    p.join()
end = time.time()

print(f"Multiprocessing total time: {end - start:.2f} seconds")

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