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Python多进程与多线程的简单区分

Python多进程与多线程的简单区分

在Python编程的世界里，当我们需要让程序“同时”做多件事时，常常会遇到两个术语：多进程和多线程。它们听起来很像，都能实现任务的并发执行，但在底层机制和适用场景上却大不相同。如果你刚接触并发编程，很容易混淆两者，甚至误用导致性能不升反降。今天，我们就来掰开揉碎，看看它们到底有什么区别。先从最核心的问题说起：为什么Python要有这两种方式？这得归因于Python的全局解释器锁（GIL）。GIL是CPython解释器的一个设计，它确保同一时刻只有一个线程在执行Python字节码。这意味着，哪怕你的电脑是8核CPU，用多线程跑纯Python计算任务，也几乎无法真正并行——所有线程还是排队执行。这就是多线程在CPU密集型任务中表现不佳的根本原因。举个例子，假设你要处理一批图片，每张都要进行复杂的滤镜运算。如果你用多线程，由于GIL的存在，这些计算任务依然只能一个接一个地跑，线程之间不断切换反而增加了系统开销。这时候，多进程就派上用场了。每个进程都有独立的Python解释器和内存空间，自然也就绕开了GIL的限制。多个进程可以真正地在多个CPU核心上并行运行，大大提升处理速度。但多进程也...

2025年11月21日

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事件循环机制在CPU密集型任务中的优化实践

事件循环机制在CPU密集型任务中的优化实践

一、CPU密集型任务的困境传统的CPU密集型任务（如视频编码、大规模数值计算）会独占主线程，导致事件循环被阻塞。笔者曾遇到一个典型场景：某金融分析系统在生成年度报告时，界面完全冻结40秒，这种体验显然不可接受。二、事件循环的本质优势事件循环的核心在于"非阻塞"特性。通过将任务拆分为多个可中断的步骤，每个步骤结束后释放控制权，让事件循环有机会处理其他任务。这种机制类似于操作系统的时间片轮转，但粒度更细。2.1 微观任务拆分技巧javascript // 原始密集型任务 function processData() { for(let i=0; i<1e7; i++) { heavyCalculation(i) } }// 优化后版本 async function chunkedProcess() { const CHUNKSIZE = 1e5; for(let i=0; i<1e7; i+=CHUNKSIZE) { await new Promise(resolve => { setTimeout(() => { ...

2025年09月03日

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悠悠楠杉

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2025-04-07

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sowxkkxwwk
2024-11-20

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2024-11-20

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bruvoaaiju
2024-11-14

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