Python多线程最佳实践
我最近读了一篇关于Python中GIL（全局解释器锁）的文章。这个问题似乎在Python性能方面是个大问题。所以我在想，怎样才能提高性能呢？是用线程还是用多进程呢？因为我听到大家的说法都不一样，能有一个明确的答案就好了。或者至少知道多线程和多进程各自的优缺点。
祝好，
Dirk
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这要看你的应用程序和你使用的Python版本。
在CPython（官方版本）和pypy中，GIL（全局解释器锁）只允许一个线程同时执行Python字节码。其他线程可能在进行输入输出操作，或者在运行用C语言写的扩展。
值得注意的是，一些其他的实现，比如IronPython和JPython，是没有GIL的。
线程的一个特点是，所有线程共享同一个解释器和所有活跃的对象。所以线程几乎不需要额外的努力就可以共享全局数据。不过，你需要使用锁来控制对数据的访问！想象一下，如果两个线程同时试图修改同一个列表，会发生什么。
多进程实际上是在不同的进程中运行。这绕过了GIL，但如果需要在进程之间共享大量数据，这些数据必须被序列化（也就是“打包”），然后通过进程间通信（IPC）传输到另一个进程，在那里又要被反序列化（“解包”）。多进程模块可以帮你处理这些麻烦的细节，但仍然会增加一些开销。
所以，如果你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（比如只需要处理文件名），那么多进程是个不错的选择。
目前，在标准库中，多进程是我知道的唯一可以同时使用你CPU所有核心的方法。
另一方面，如果你的任务需要共享大量数据，并且大部分处理是在扩展中完成或者是输入输出操作，那么使用线程会是一个好选择。