Python多进程与多线程及concurrent.futures模块理解确认

多进程（Multiprocessing） #

多进程会创建多个独立进程，每个进程拥有自己的Global Interpreter Lock（GIL）和内存空间，可高效利用多CPU核心，且每个独立进程会自动管理自身线程。

使用ProcessPoolExecutor的示例：

# 创建最大并发数为4的ProcessPoolExecutor
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_processes) as executor:
    # 将函数映射到数字列表并执行
    results = list(executor.map(calculate_square, numbers))

多线程（Multithreading） #

多线程会在单个进程内创建多个线程，这些线程共享同一内存空间和GIL，更适合I/O密集型任务而非CPU密集型任务，且无法利用多CPU核心——即便有4个核心，程序也仅在一个核心上运行多个线程。

使用ThreadPoolExecutor的示例：

# 创建指定最大线程数的ThreadPoolExecutor
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_threads) as executor:
    # 将函数映射到数字列表并执行
    results = list(executor.map(calculate_square, numbers))

混合模式（Hybrid） #

可结合concurrent.futures的线程池与进程池，通过创建带有独立线程的多进程，同时处理I/O密集型与CPU密集型任务。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者uba2012