Python如何同时运行两段含等待的代码？多线程多进程相关疑问

你这两段代码都是大部分时间处于休眠等待状态，用多线程实现最简单，改造成本极低，具体步骤和完整可运行代码如下：

1. 把两段原有逻辑分别封装成独立的函数，方便线程调用
2. 为每个函数创建对应的线程对象
3. 启动线程即可同时运行两段逻辑

import time
import threading

# 对应你第一段3秒累加1的逻辑
def count_number1():
    number1 = 1
    while True:
        number1 += 1
        # 可以取消下面注释打印数值，方便验证运行效果
        # print(f"number1当前值：{number1}")
        time.sleep(3)

# 对应你第二段20秒累加1的逻辑
def count_number2():
    number2 = 1
    while True:
        number2 += 1
        # 可以取消下面注释打印数值，方便验证运行效果
        # print(f"number2当前值：{number2}")
        time.sleep(20)

if __name__ == "__main__":
    # 创建线程，target参数填要执行的函数名，不要加括号
    thread1 = threading.Thread(target=count_number1)
    thread2 = threading.Thread(target=count_number2)
    # 启动两个线程
    thread1.start()
    thread2.start()
    # 等待线程运行结束（因为是死循环，会一直保持运行）
    thread1.join()
    thread2.join()

1. 等待多的场景适合多线程还是多进程？ #

选多线程就足够，完全没必要用多进程。
Python有GIL全局解释器锁，计算密集的场景下多线程确实没法利用多核优势，这种时候才需要用多进程。但你这种大部分时间在等待休眠的场景，线程等待的时候会主动释放GIL，其他线程可以正常运行，完全不会有阻塞问题，而且多线程创建开销小、代码写起来更简单，适配这种场景刚好。多进程对这个场景来说属于性能过剩，额外还有进程间通信、资源开销大的问题，没必要用。

2. 多进程是否可以运行超过CPU核心数量的进程？ #

可以。
CPU核心数决定的是同一时间可以真正并行运算的进程上限，比如4核CPU同一时间最多同时跑4个进程的运算逻辑。但如果你开的进程数超过核心数，操作系统会通过时间片轮转调度的方式，让多个进程轮流使用CPU资源，功能上完全可以正常运行，只是进程数超过核心数之后，进程切换的额外开销会变高，运算效率不会再提升甚至可能下降，但不会出现无法运行的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15097055