上一篇直通车 Python 并发编程系列–1、浅谈GIL历史及对多线程的影响

前言

前面说了下GIL的历史，现在站在接受GIL的角度谈何时选择多线程、何时选择多进程的问题（不接受GIL那你用Jython呐2333）。

选择因素1–问题类型

简单的说，就是看你要解决问题属于什么类型。这块大体上分为两类–CPU密集型和I/O密集型，换句话说就是偏重于计算还是侧重输入输出。例如要进行科学计算，计算量很大，那就属于CPU密集型，因为对CPU的需求占据了主体。再比如写一个爬虫程序，其中大部分时间都花在从服务器读取数据的过程中，显然是I/O密集型。

选择因素2–多线程和多进程性能比对

关于性能比对，网上有很多比对多线程和多进程速度的例子，这里就不重复造轮子了。下面给出几个相关的链接，可以参考一下他们的测试结果。
这里直接给出多线程和多进程的对比结果：

• 对于CPU密集型，效率关系:多进程>单进程（单线程）>多线程
• 对于I/O密集型，效率关系：多线程>多进程>单进程(单线程)

  总结

  从以上结果不难看出，对于规模较大的问题，单进程(单线程)处理起来性能无法满足需要时就需要考虑并发了。CPU密集型的任务，用多进程；I/O密集型的任务，用多线程。

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