Python多线程还是多处理？

Python中既有多线程（multithreading）也有多进程（multiprocessing）的方式来实现并发编程。多线程是指在一个进程内创建多个线程，每个线程执行不同的任务，共享进程的资源。多进程是指创建多个独立的进程，每个进程执行不同的任务，各自拥有独立的资源。

在选择使用多线程还是多进程时，需要根据具体的场景和需求来决定。

多线程适合于IO密集型任务，例如网络请求、文件读写等。由于线程之间共享进程的资源，线程间的切换开销较小，适合处理大量的并发IO操作。在Python中，可以使用threading模块来实现多线程编程。

多进程适合于CPU密集型任务，例如大量的计算操作。由于每个进程拥有独立的资源，进程间的切换开销较大，适合利用多核CPU来并行处理任务。在Python中，可以使用multiprocessing模块来实现多进程编程。

需要注意的是，由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程并不能真正实现并行计算，只能在IO密集型任务中提高效率。而多进程可以充分利用多核CPU进行并行计算。

对于多线程和多进程的选择，可以根据具体的需求和场景来决定。如果需要处理大量的并发IO操作，可以选择多线程；如果需要进行大量的计算操作，并且有多核CPU可用，可以选择多进程。

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