在Python中，实现并行处理的方法有几种，但由于Python的全局解释器锁（GIL, Global Interpreter Lock）的存在，传统意义上的多线程（使用threading模块）并不总能有效利用多核CPU来实现真正的并行计算。GIL确保任何时候只有一个线程在执行Python字节码。不过，仍然有几种方法可以绕过这个限制，让Python代码以并行方式运行：
-
使用
threading模块处理I/O密集型任务：
虽然GIL限制了CPU密集型任务的多线程并行，但对于I/O密集型任务（如文件读写、网络请求等），使用threading模块仍然可以有效提高程序的运行效率。在这些情况下，等待时间远大于CPU计算时间，因此多个线程可以交替运行而互不干扰。 -
使用
multiprocessing模块：multiprocessing模块通过使用多个进程来绕过GIL的限制，从而真正实现并行计算。每个进程都有自己的Python解释器和内存空间，可以充分利用多核CPU的计算能力。 -
使用
concurrent.futures模块：concurrent.futures模块提供了高层次的API来异步执行调用。ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor是concurrent.futures的两个重要类，分别用于多线程和多进程并行计算。对于CPU密集型任务，建议使用ProcessPoolExecutor；对于I/O密集型任务，则ThreadPoolExecutor可能是更好的选择。 -
使用
asyncio和aiohttp等异步库：
对于需要高并发的网络IO操作，Python的asyncio库提供了一种高效的方式来实现非阻塞的IO操作。通过asyncio，你可以编写出使用单线程即可高效处理大量并发连接的代码。此外，像aiohttp这样的库，是基于asyncio实现的异步HTTP客户端/服务器框架，适合处理Web服务中的高并发IO请求。 -
使用第三方库，如
joblib或dask：
对于大数据处理和复杂的并行计算任务，第三方库如joblib和dask提供了更为便捷和高级的接口。这些库可以帮助你轻松地将Python代码分布到多个进程或计算机上，从而充分利用硬件资源。 -
使用Cython或PyPy：
虽然不是直接用于并行处理，但Cython可以将Python代码编译成C代码，从而提高执行速度，并在一定程度上绕过GIL的限制（特别是在将计算密集型部分用C实现时）。PyPy是一个更快的Python解释器，它在某些情况下也可以提高执行速度，但它仍然受到GIL的限制。
总结来说，尽管Python的GIL限制了传统多线程的使用，但通过利用多进程、异步编程以及第三方库等技术，你仍然可以在Python中实现高效的并行计算。
标签：多线程,Python,threading,并行计算,模块,GIL,CPU From： https://blog.csdn.net/sheji888/article/details/141101189