在当今这个数据爆炸的时代，高效处理任务成为了编程中的重要需求。Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最为常见的两种。今天，就让我们一起深入探讨Python多线程与多进程编程的奥秘，解锁提升程序性能的秘籍。
一、多线程编程
多线程是指在一个程序中同时运行多个线程，这些线程共享程序的内存空间和资源。Python的threading模块是实现多线程的核心工具，它早在Python 1.5版本时就加入到标准库中，并且随着Python版本的升级不断优化。
（一）线程的基本使用
通过threading.Thread可以创建线程，使用start()方法启动线程，join()方法则用于等待线程执行完毕。例如，以下代码创建了两个线程，分别执行简单的打印任务：
import threading
import timedef task(name):print(f"线程 {name} 开始执行")time.sleep(2)print(f"线程 {name} 结束")thread1 = threading.Thread(target=task, args=("A",))
thread2 = threading.Thread(target=task, args=("B",))thread1.start()
thread2.start()thread1.join()
thread2.join()print("所有线程执行完毕")
（二）线程池的高效管理
当面对大量任务时，手动创建和管理线程会变得低效且复杂。此时，concurrent.futures.ThreadPoolExecutor线程池就派上用场了。它能够自动管理线程的创建和回收，提高资源利用率。例如：
import concurrent.futures
import timedef task(name):print(f"线程 {name} 开始")time.sleep(2)print(f"线程 {name} 结束")with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:executor.map(task, ["A", "B", "C", "D"])
（三）线程同步与锁
在多线程环境中，多个线程可能会同时访问和修改共享资源，从而导致数据不一致的问题，即竞态条件。为了避免这种情况，可以使用threading.Lock互斥锁来保护共享资源。例如：
import threadingcounter = 0
lock = threading.Lock()def increment():global counterfor _ in range(100000):with lock: # 使用锁防止数据竞争counter += 1threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(3)]
for t in threads: t.start()
for t in threads: t.join()print("最终计数值:", counter)
二、多进程编程
多进程与多线程不同，它是在程序中同时运行多个进程，每个进程拥有独立的内存空间和资源。Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的功能，它能够充分利用多核CPU的优势，特别适合CPU密集型任务。
（一）进程的基本使用
使用multiprocessing.Process可以创建进程，其用法与线程类似。例如：
import multiprocessing
import timedef task(name):print(f"进程 {name} 开始执行")time.sleep(2)print(f"进程 {name} 结束")process1 = multiprocessing.Process(target=task, args=("A",))
process2 = multiprocessing.Process(target=task, args=("B",))process1.start()
process2.start()process1.join()
process2.join()print("所有进程执行完毕")
（二）进程池的高效管理
与线程池类似，multiprocessing.Pool进程池可以自动管理进程的创建和回收，适用于大规模计算任务。例如：
import multiprocessing
import timedef task(name):print(f"进程 {name} 开始")time.sleep(2)print(f"进程 {name} 结束")with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool:pool.map(task, ["A", "B", "C", "D"])
三、多线程与多进程的选择
在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据任务类型来决定。多线程适合I/O密集型任务，如网络请求、文件读写等，因为线程切换开销小，能够提高程序的响应性。然而，由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务上性能受限。而多进程则适合CPU密集型任务，能够充分利用多核CPU的优势，不受GIL限制。
文章来源于zlibrary图书馆中《Python编程从入门到实践》书的Python多线程与多进程编程章节内容
