Python进程与线程：差别在哪里？

摘要：Python进程与线程的差别是什么？本文从4个方面详细解释Python进程与线程的区别：创建和销毁、共享资源、性能、应用场景。通过本文，读者将更加清楚地认识和理解Python进程与线程。

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一、创建和销毁

Python进程与线程最大的不同在于创建和销毁的方式。进程的创建和销毁需要比线程耗费更多的时间和资源。进程开销比线程大，因为每个进程都有单独的内存地址空间、全局变量等，这就导致了进程之间的通信和数据共享相对复杂。

另一方面，线程的创建和销毁相对较为简单，因为每个线程只有一部分状态需要维护，如程序计数器、寄存器和堆栈等，所以在内存高速缓存中创建和销毁线程所需的开销也远远低于进程。

二、共享资源

Python中进程和线程之间的资源共享方式也不同。由于进程拥有独立的内存空间，因此一个进程的变量不可以直接被另一个进程所访问，需要更为复杂的IPC（进程间通信）技术来实现变量的共享。

线程之间的共享相对方便，线程可以直接访问和修改同一进程中的变量，因为线程共享相同的上下文环境。但是，这种共享方式也带来了线程安全的问题。

三、性能

Python进程和线程的性能也有很大的不同。由于进程之间需要进行IPC通信，因此进程之间的切换会比较麻烦，导致整体性能变差。不同进程之间都需要独立的运行环境，也需要操作系统的大量调度，这消耗了大量的时间和计算资源。

另一方面，由于线程之间共享上下文环境和内存空间，因此线程之间的通信更方便，开销也更小，性能也更高。

四、应用场景

Python进程和线程的适用场景也有所不同。由于进程之间的通信更加复杂和耗费计算资源，因此进程适合于CPU密集型的任务，如科学计算等。

另一方面，线程适合于I/O密集型的任务，如网络通信等，因为线程可以绕过Python全局解释器锁（GIL）进行并发运算。

如果需要同时处理CPU密集型和I/O密集型的任务，最好的选择是将二者结合起来，利用进程和线程相结合的方式来实现任务的并发处理。