海量数据解码：多线程还是多进程更有效？
面对大规模数据解码任务，多线程和多进程编程模型哪个效率更高？这是一个长期争论不休的问题。
多线程和多进程是两种不同的并行计算方法。多线程在单个进程内创建多个线程，共享同一内存空间；多进程则启动多个独立进程，每个进程拥有独立的内存空间。
传统观点认为，对于 CPU 密集型任务（如数据解码），Python 的全局解释器锁 (GIL) 限制了多线程的并发性能，因此多进程更有效。然而，随着 CPU 技术和 Python 版本的演进，这一结论并非绝对。实践表明，在某些特定场景下，多线程也能显著提升解码速度。
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但对于超大规模数据处理，多进程仍然是更可靠的选择，原因如下：
- 内存隔离: 多进程避免了线程共享内存带来的竞争风险。
- 充分利用多核: 多进程能够充分发挥多核 CPU 的并行计算能力。
此外，以下情况适合考虑多线程：
- 数据量较小: 避免因内存占用过大导致性能下降。
- 大量 I/O 操作: 线程并发可以提升 I/O 效率。
最终，选择多线程还是多进程，需要根据数据规模、代码特性和系统环境综合考量。对于大规模数据解码，多进程通常更优；而对于小规模数据且 I/O 操作频繁的任务，多线程也是一种可行的效率提升方案。
