Python多线程最佳实践
我刚刚阅读了一篇关于Python中GIL（全局解释器锁）的文章。 当谈到Python性能时，这似乎是一个大问题。 所以我想知道自己最好的做法是存档更多的表现。 它是线程还是多处理？ 因为我听到每个人都说一些不同的东西，所以最好有一个明确的答案。 或者至少要知道多线程对多处理的优缺点。
亲切的问候，
短剑
它取决于应用程序以及您正在使用的python实现。
在CPython（参考实现）和pypy中，GIL一次只允许一个线程执行Python字节码。 其他线程可能正在做I / O或运行用C语言编写的扩展。
值得注意的是，IronPython和JPython等其他一些实现没有GIL。
线程的特点是所有线程共享相同的解释器和所有活动对象。 所以线程几乎可以无需额外的努 不过，您需要使用锁定来序列化数据访问。 想象一下，如果两个线程会尝试修改相同的列表会发生什么。
多处理实际上运行在不同的进程中。 这避开了GIL，但是如果大量数据需要在数据必须被酸洗并通过IPC传输到另一个进程的进程之间共享，那么它必须再次取消。 多处理模块可以为您处理凌乱的细节，但仍会增加开销。
因此，如果您的程序想要并行运行Python代码，但不需要在实例之间共享大量数据（例如只需要处理文件的文件名），那么多处理是一个不错的选择。
目前多处理是我知道在标准库中同时使用CPU的所有内核的唯一方式。
另一方面，如果您的任务需要共享大量数据，并且大部分处理都是以扩展或I / O方式完成的，则线程处理将是一个不错的选择。
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