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2021/4/16 21:35:35,作 者: 黄兵
Python 多进程与多线程的应用场景
如果你想对 CPU 密集型任务加速，使用多线程是无效的，请使用多进程。这里所谓的 CPU 密集型任务，是指会消耗大量 CPU 资源的任务，比如求 1 到 100000000 的乘积，或者是把一段很长的文字编码后又解码等等。
使用多线程之所以无效，原因正是我们前面刚讲过的，Python 多线程的本质是多个线程互相切换，但同一时刻仍然只允许一个线程运行。因此，你使用多线程，和使用一个主线程，本质上来说并没有什么差别；反而在很多情况下，因为线程切换带来额外损耗，还会降低程序的效率。
而如果使用多进程，就可以允许多个进程之间 in parallel 地执行任务，所以能够有效提高程序的运行效率。
至于 I/O 密集型任务，如果想要加速，请优先使用多线程或 Asyncio。当然，使用多进程也可以达到目的，但是完全没有这个必要。因为对 I/O 密集型任务来说，大多数时间都浪费在了 I/O 等待上。因此，在一个线程 / 任务等待 I/O 时，我们只需要切换线程 / 任务去执行其他 I/O 操作就可以了。
不过，如果 I/O 操作非常多、非常 heavy，需要建立的连接也比较多时，我们一般会选择 Asyncio。因为 Asyncio 的任务切换更加轻量化，并且它能启动的任务数也远比多线程启动的线程数要多。当然，如果
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