Python中多线程与多进程如何选择？

核心就一句话：计算密集型用多进程，I/O密集型用多线程。

为什么？ Python有个全局解释器锁（GIL），它让一个进程里同一时刻只有一个线程能执行Python字节码。所以，如果你开多线程做纯计算（比如算圆周率），它们实际上是在“轮流”执行，没法真正利用多核CPU，速度可能比单线程还慢。

多进程绕过了GIL，每个进程有自己的Python解释器和内存空间，能真正并行跑在多核上。但进程创建开销大，内存不共享，通信（用Queue、Pipe等）也比线程麻烦。

多线程虽然被GIL限制，但在做I/O操作（网络请求、读写文件、数据库查询）时，线程在等待I/O时会释放GIL，其他线程就能接着跑。这样在I/O等待多的时候，多线程效率很高，而且共享内存，写起来简单。

简单总结：

• 多进程：对付CPU重的活儿，比如数据分析、图像处理、科学计算。
• 多线程：对付I/O重的活儿，比如爬虫、Web服务器处理请求、文件批量处理。

代码看一眼就明白：

import threading
import multiprocessing
import time

# 1. 计算密集型任务 - 用多进程
def compute_intensive(n):
    total = 0
    for i in range(n):
        total += i * i
    return total

def test_compute():
    # 多线程 (受GIL限制)
    start = time.time()
    threads = [threading.Thread(target=compute_intensive, args=(10000000,)) for _ in range(4)]
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    print(f"多线程计算耗时: {time.time() - start:.2f}秒")

    # 多进程 (真正并行)
    start = time.time()
    processes = [multiprocessing.Process(target=compute_intensive, args=(10000000,)) for _ in range(4)]
    for p in processes:
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()
    print(f"多进程计算耗时: {time.time() - start:.2f}秒")

# 2. I/O密集型任务 - 用多线程
def io_intensive(seconds):
    time.sleep(seconds)  # 模拟I/O等待

def test_io():
    # 多线程 (I/O时释放GIL)
    start = time.time()
    threads = [threading.Thread(target=io_intensive, args=(1,)) for _ in range(10)]
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    print(f"多线程I/O耗时: {time.time() - start:.2f}秒")

    # 多进程 (开销大)
    start = time.time()
    processes = [multiprocessing.Process(target=io_intensive, args=(1,)) for _ in range(10)]
    for p in processes:
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()
    print(f"多进程I/O耗时: {time.time() - start:.2f}秒")

if __name__ == "__main__":
    print("=== 计算密集型测试 ===")
    test_compute()
    print("\n=== I/O密集型测试 ===")
    test_io()

跑一下上面代码，你会看到：

• 计算任务：多进程明显比多线程快。
• I/O任务：多线程和多进程时间差不多，但多线程创建开销小得多。

现在选起来很简单： 先看你的任务是CPU瓶颈还是I/O瓶颈，然后对照上面规则选。如果拿不准，写个小样测试一下最靠谱。

总结：CPU用进程，I/O用线程。

你的问题好混乱啊，Python 的话，优先选择多进程吧。

1. 题目描述有问题，啥叫单线程多个进程？我的理解就是:用多线程还是多进程
   2. 你启动多进程的方法…不方便而且不太好。应该使用标准库 mutilprocess
   3. 这两个方法优劣。很简单，你两个方法都写出来，做个测试不就好了。重效率，你就比较执行时间。
   
   一些拙见:数据库操作属于 io 任务。所以多线程是可以的。不过你得注意，如果你是一个线程一个连接，最好有连接池；如果共享一个连接，那你得加锁，同时创建连接的时候把 check_same_thread 设为 False

python 是推崇多进程的，毕竟多线程有 GIL 锁。因此 python 也提供了很多跨进程通讯的数据结构，基本可以满足跨进程传输需求。

用 python 就不要太考虑并发能力了。