python中多线程和多进程的应用

选择指南总结

• I/O 密集型任务：使用 多线程（ThreadPoolExecutor）。例如，爬虫抓取数据、从数据库或 API 获取信息、读取/写入文件等。
• 计算密集型任务：使用 多进程（multiprocessing.Pool）。例如，进行大量数据计算、数值分析等。
• 混合型任务：可以结合 多线程 和 多进程。例如，先用线程处理 I/O 操作，再用进程处理计算密集型任务。

5. 性能考量

• 在 Python 中，多进程适用于计算密集型任务，因为它绕过了 GIL 的限制，能够利用多核 CPU。
• 对于 I/O 密集型任务，线程池通常比进程池更高效，因为线程比进程更轻量级，且在处理 I/O 时线程可以释放 GIL，从而提高并发性能。

#多线程   
 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        with open('imdb_movie.csv', mode='r', newline='', encoding='utf-8-sig') as file:
            reader = csv.reader(file)
            for row in list(reader)[:100]:
                m_id = row[0]
                executor.submit(start_url, m_id)



# 多进程
    import multiprocessing
    pool = multiprocessing.Pool(4)
    # 打开CSV文件
    with open('imdb_movie.csv', mode='r', newline='', encoding='utf-8-sig') as file:
        reader = csv.reader(file)
        # 读取每一行
        for row in list(reader)[:100]:
            m_id = row[0]
            pool.apply_async(start_url, (m_id,))
        pool.close()
        pool.join()  # 关闭进程池

结论

如果你做的是爬虫或者其他 I/O 密集型任务，推荐使用 多线程。而对于 计算密集型任务，使用 多进程 更为合适。