多进程适合CPU密集型任务，因GIL限制多线程无法提升Python的CPU性能；I/O密集型可用threading或asyncio；混合场景应拆分处理，避免GIL与阻塞互相拖累。
多进程适合 CPU 密集型任务，多线程在 Python 里几乎不提升 CPU 性能
这是由 GIL（全局解释器锁）决定的：CPython 中同一时刻只有一个线程能执行 Python 字节码。所以即使开了 10 个 threading.Thread 做数值计算，实际仍是串行执行，还多了线程切换开销。
常见错误现象：time.time() 测出来多线程比单线程还慢；top 或任务管理器显示 CPU 占用率始终卡在 100%（单核），而不是接近 N×100%。
适用场景：
- CPU 密集型（如科学计算、图像处理、加密解密）→ 用
multiprocessing - I/O 密集型（如 HTTP 请求、文件读写、数据库查询）→
threading或asyncio都可，前者更简单
multiprocessing.Pool 比手动创建 Process 更省心也更高效
直接用 Process 启动几十个子进程容易失控：进程生命周期难管理、结果收集要自己搞共享内存或队列、异常传播困难。而 Pool 封装了进程复用、任务分发、结果聚合和错误回传。
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- 用
pool.map(func, iterable)替代循环调用Process(target=func, args=(x,)) - 注意
iterable会被序列化（pickle），不能传 lambda、嵌套函数、带绑定方法的对象 - 默认进程数是
os.cpu_count()，CPU 密集任务别盲目设更大值，反而因调度开销拖慢整体
线程池 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 是 I/O 任务的首选
相比原始 threading 模块，它自动管理线程生命周期、支持 as_completed 和超时控制，且 API 与 ProcessPoolExecutor 一致，方便后续替换为多进程。
典型误用：
- 用
ThreadPoolExecutor跑纯计算（比如sum([i**2 for i in range(10**6)])）→ 白忙活，GIL 锁死 - 忘记调用
shutdown(wait=True)或没用with上下文 → 程序可能提前退出，任务被丢弃 - 提交太多任务到线程池（比如 10000 个 HTTP 请求）→ 不是线程越多越快，通常 10–50 个线程就足够压满网络带宽
混合场景：I/O + CPU 拆开做，别让 GIL 和阻塞互相拖累
比如“下载图片 → 缩略图处理”这种组合任务，不能全扔给线程（缩略图卡 GIL），也不能全扔给进程（下载部分启动开销大、上下文切换重）。
推荐做法：
- 用
ThreadPoolExecutor下载一批图片（I/O 并发） - 把下载完的本地路径列表交给
ProcessPoolExecutor批量做缩略图（CPU 并发） - 避免跨进程传递原始图片二进制数据，改传文件路径——减少 pickle 开销和内存拷贝
最容易被忽略的是：子进程无法继承主线程的 TLS（线程局部存储）、数据库连接、日志 handler 等资源，初始化必须放在子进程内部，不能靠父进程传入。
