Python多进程multiprocessing模块如何实战提升程序并发效率？

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在多线程程序中，虽然使用了threading模块，但有时仍需使用multiprocessing模块。以下是对多进程和多线程知识的梳理及代码实践：

多进程（multiprocessing）与多线程（threading）对比：- CPU密集型计算：多进程可以利用多核CPU的优势，实现并行计算；多线程则受限于全局解释器锁（GIL）的限制，效率较低。- I/O密集型计算：多线程能更有效地利用I/O资源，提高效率；多进程则会因进程间通信和切换而消耗更多资源。

代码实践：pythonimport multiprocessingimport threading

def task(): print(Task is running...)

if __name__==__main__: # 单线程 threading.Thread(target=task).start()

# 多线程 for i in range(5): threading.Thread(target=task).start()

# 多进程 pool=multiprocessing.Pool(processes=5) for i in range(5): pool.apply_async(task) pool.close() pool.join()

结果分析：- 单线程：任务按顺序执行。- 多线程：任务并行执行，但受限于GIL。- 多进程：任务并行执行，有效利用多核CPU。