Python并发编程多进程,多线程及GIL全局解释器锁

Python并发编程涉及到多进程、多线程及GIL（全局解释器锁），在实际编程中需要了解这些概念及其特点，才能确保程序的正确性和最优性。

多进程

多进程在Python中的实现主要是通过multiprocessing库来实现的。多进程可以利用多核CPU资源，从而实现程序的加速。不过多进程也存在着一些问题，比如进程间通信不方便，开销相对比较大等。

以下是一个简单的使用multiprocessing库实现多进程的示例代码：

import multiprocessing

def func(n):
    for i in range(n):
        print("sub process: ", i)

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=func, args=(10,))
    p.start()

上述代码中，func函数为子进程执行的函数，multiprocessing.Process用于创建进程对象，start用于启动进程。

多线程

多线程在Python中的实现主要是通过threading库来实现的。多线程可以实现同时执行多个任务，从而提高程序的效率。但是多线程也存在着一些问题，比如线程安全性问题、GIL等。

以下是一个简单的使用threading库实现多线程的示例代码：

import threading

def func(n):
    for i in range(n):
        print("sub thread: ", i)

t = threading.Thread(target=func, args=(10,))
t.start()

上述代码中，func函数为子线程执行的函数，threading.Thread用于创建线程对象，start用于启动线程。

GIL

GIL（Global Interpreter Lock）是Python解释器中的一个锁，用于保证同一时刻只有一个线程能够执行Python代码。这意味着在多线程环境下，Python解释器无法使用多核CPU，不能实现真正的并行处理。因此，在需要高并发场景下，建议使用多进程实现并发处理。

以下是一个简单的使用多线程和多进程对比的示例代码：

import threading
import multiprocessing

def func():
    for i in range(10000000):
        pass

def test_thread():
    threads = [threading.Thread(target=func) for _ in range(4)]
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

def test_process():
    processes = [multiprocessing.Process(target=func) for _ in range(4)]
    for p in processes:
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()

if __name__ == '__main__':
    print("test_thread : ")
    %time test_thread()
    print("test_process : ")
    %time test_process()

上述代码中，func函数为一个空函数，test_thread函数用于测试多线程程序的效率，test_process函数用于测试多进程程序的效率。使用%time来计算程序的运行时间。

通过测试可以发现，在单核CPU下，使用多线程比使用多进程效率更高，但是在多核CPU下，使用多进程的效率更高。同时，使用多线程时，由于GIL的存在，多线程的效率其实并不高。

总之，在进行Python并发编程时，需要根据实际场景和需求选择不同的方案，并充分考虑多进程、多线程和GIL等问题。