Python 并行编程：深入探索多进程和多线程140

Python 作为一门简洁易学的编程语言，在数据处理、科学计算和机器学习等领域应用广泛。然而，对于计算密集型任务，Python 的单线程特性可能会成为瓶颈。为了提高程序效率，充分利用多核处理器的能力，我们需要掌握 Python 的并行编程技术。本文将深入探讨 Python 中实现并行计算的两种主要方法：多进程和多线程，并分析它们的优缺点及适用场景。

1. 多进程 (Multiprocessing)

Python 的 multiprocessing 模块提供了创建和管理进程的工具，这是在 Python 中实现真正并行的最有效方法。每个进程拥有独立的内存空间，避免了全局解释器锁 (Global Interpreter Lock, GIL) 的限制，能够充分利用多核 CPU 的优势。 multiprocessing 模块提供了多种方式实现并行化，包括：

a) Process 类：这是最基础的方式，允许你创建和控制独立的进程。每个进程运行一个目标函数。例如：
import multiprocessing
def worker(num):
""" 模拟耗时操作 """
result = num * num
return result
if __name__ == '__main__':
with (processes=4) as pool: # 创建进程池，使用4个进程
results = (worker, range(10)) # 将任务分配到进程池
print(results)

这段代码创建了一个包含4个进程的进程池，并使用将worker 函数应用于 range(10) 中的每个数字。会自动将任务分配给空闲的进程，并收集结果。

b) Pool 类： Pool 类提供了更高效的进程池管理，可以更好地控制进程数量和任务分配，提高资源利用率。上述例子就使用了 Pool 类。

c) : 用于进程间通信，允许进程之间共享数据。这对于需要在进程之间传递中间结果或协调工作的场景非常有用。

2. 多线程 (Threading)

Python 的 threading 模块提供了多线程支持。然而，由于 GIL 的存在，Python 的多线程在 CPU 密集型任务中并不能带来显著的性能提升。 GIL 确保同一时间只有一个线程可以执行 Python 字节码，这意味着多线程主要适用于 I/O 密集型任务，例如网络编程、文件读写等，其中线程的大部分时间都花费在等待 I/O 操作完成上。
import threading
import time
def worker(num):
(1) # 模拟I/O操作
print(f"Thread {num}: Done")
if __name__ == '__main__':
threads = []
for i in range(5):
thread = (target=worker, args=(i,))
(thread)
()
for thread in threads:
() # 等待所有线程完成

这段代码创建了五个线程，每个线程模拟一个 I/O 密集型操作。尽管看似并行，但由于 GIL 的限制，真正的并行执行程度有限。

3. 多进程 vs. 多线程

选择多进程还是多线程取决于你的任务类型：
CPU 密集型任务：选择多进程，因为它能够绕过 GIL 的限制，充分利用多核 CPU 的计算能力。
I/O 密集型任务：多线程可以提高程序的响应速度，因为线程可以在等待 I/O 操作时切换到其他线程。

4. 其他并行编程方法

除了 multiprocessing 和 threading 模块，Python 还提供了其他并行编程方法，例如：
协程 (Coroutine): 使用 asyncio 模块，适用于 I/O 密集型任务，能够提高并发性。
分布式计算框架 (例如 Dask, Ray): 适用于处理大规模数据集，将计算任务分配到多个机器上。

5. 总结

Python 提供了丰富的工具来支持并行编程，选择合适的方案取决于具体的应用场景。理解多进程和多线程的优缺点，以及 GIL 的影响，对于编写高效的 Python 并行程序至关重要。在处理计算密集型任务时，多进程通常是更好的选择；而对于 I/O 密集型任务，多线程或协程可能更有效。对于超大规模的数据处理，分布式计算框架则是更强大的工具。

2025-06-06

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