线程与进程：概念和区别
线程是轻量级的执行单元，与进程共享相同的地址空间和资源。它们创建和销毁的速度很快，这使得它们在处理密集型任务时非常高效。然而，线程不能跨越多个 CPU 核心，因为它们受到全局解释器锁 (GIL) 的限制。
进程是独立的执行单元，拥有自己专属的内存空间和资源。它们比线程更重，创建和销毁的时间更长。然而，进程可以跨越多个 CPU 核心，从而实现真正的并行性。
何时使用线程？
使用线程的理想情况包括：
- 在不阻塞主线程的情况下执行后台任务
- 并行处理多个小任务
- 共享数据而不需要锁（通过 GIL 保护）
演示代码：
Beyond商城 2008修改版
下载
感谢广大歌迷长期以来对网站的支持和帮助，很多朋友曾经问我要过这个商城程序，当时由于工作比较忙，一直没空整理，现在好啦，已全部整理好了，在这里提供给有需要的朋友，没有任何功能限制，完全可以使用的，只是有些商品的广告需自己修改一下，后台没有办法修改，需要有HTML基础才可以修改，另外，哪位朋友在使用的时候，发现了BUG请与我们联系，大家共同改进，谢谢！后台管理地址：http://你的域名/admin/
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import threading
def thread_function():
print("This is a thread.")
thread = threading.Thread(target=thread_function)
thread.start()
thread.join()# 等待线程完成
何时使用进程？
使用进程的理想情况包括：
- 需要跨越多个 CPU 核心进行并行处理
- 需要隔离不同的内存空间和资源
- 处理密集型任务或长时间运行的任务
演示代码：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
import multiprocessing
def process_function():
print("This is a process.")
process = multiprocessing.Process(target=process_function)
process.start()
process.join()# 等待进程完成
性能比较
线程比进程更轻量级，因此创建和销毁的速度更快。然而，由于 GIL，线程不能充分利用多核 CPU。进程可以跨越多个 CPU 核心，从而实现更好的并行性。
线程和进程的弊端
线程：
- 受 GIL 限制，不能跨越多个 CPU 核心
- 访问共享数据时需要小心，以避免竞争条件
进程：
- 比线程更重，创建和销毁的时间更长
- 进程之间通信开销较大
结论
在 python 并发编程中，选择线程还是进程取决于特定应用程序的需求。线程非常适合处理密集型任务，而进程非常适合跨越多个 CPU 核心进行并行处理。通过了解它们的差异，您可以选择正确的工具来优化您的应用程序性能。
