IO密集型任务 VS 计算密集型任务所谓IO密集型任务，是指磁盘IO、网络IO占主要的任务，计算量很小。比如请求网页、读写文件等。当然我们在Python中可以利用sleep达到IO密集型任务的目的。

所谓计算密集型任务，是指CPU计算占主要的任务，CPU一直处于满负荷状态。比如在一个很大的列表中查找元素(当然这不合理)，复杂的加减乘除等。

多线程 VS 多进程Python中比较常见的并发方式主要有两种：多线程和多进程。当然还有协程，这里不做介绍。

1、多线程多线程即在一个进程中启动多个线程执行任务。一般来说使用多线程可以达到并行的目的，但由于Python中使用了全局解释锁GIL的概念，导致Python中的多线程并不是并行执行，而是“交替执行”。类似于下图：(图片转自网络，侵删)

所以Python中的多线程适合IO密集型任务，而不适合计算密集型任务。

Python提供两组多线程接口，一是thread模块_thread，提供低等级接口。二是threading模块，提供更容易使用的基于对象的接口，可以继承Thread对象来实现线程，此外其还提供了其它线程相关的对象，例如Timer，Lock等。

2、多进程由于Python中GIL的原因，对于计算密集型任务，Python下比较好的并行方式是使用多进程，这样可以非常有效的使用CPU资源。当然同一时间执行的进程数量取决你电脑的CPU核心数。

Python中的进程模块为mutliprocess模块，提供了很多容易使用的基于对象的接口。另外它提供了封装好的管道和队列，可以方便的在进程间传递消息。Python还提供了进程池Pool对象，可以方便的管理和控制线程。

实例讲解Python中的多线程、多进程如何应对IO密集型任务、计算密集型任务本文不会讲解Python多线程模块、多进程模块的具体用法，想了解的可以参考官方文档。这里通过一个实例，说明多线程适合IO密集型任务，多进程适合计算密集型任务。

首先定义一个队列，并定义初始化队列的函数：

# 定义全局变量Queue

g_queue = multiprocessing.Queue()

def init_queue():

print("init g_queue start")

while not g_queue.empty():

g_queue.get()

for _index in range(10):

g_queue.put(_index)

print("init g_queue end")

return

然后定义IO密集型任务和计算密集型任务，分别从队列中获取任务数据：

# 定义一个IO密集型任务：利用time.sleep()

def task_io(task_id):

print("IOTask[%s] start" % task_id)

while not g_queue.empty():

time.sleep(1)

try:

data = g_queue.get(block=True, timeout=1)

print("IOTask[%s] get data:%s" % (task_id, data))

except Exception as excep:

print("IOTask[%s] error:%s" % (task_id, str(excep)))

print("IOTask[%s] end" % task_id)

return

g_search_list = list(range(10000))

# 定义一个计算密集型任务：利用一些复杂加减乘除、列表查找等

def task_cpu(task_id):

print("CPUTask[%s] start" % task_id)

while not g_queue.empty():

count = 0

for i in range(10000):

count += pow(3*2, 3*2) if i in g_search_list else 0

try:

data = g_queue.get(block=True, timeout=1)

print("CPUTask[%s] get data:%s" % (task_id, data))

except Exception as excep:

print("CPUTask[%s] error:%s" % (task_id, str(excep)))

print("CPUTask[%s] end" % task_id)

return task_id

准备完上述代码之后，进行试验：

if __name__ == '__main__':

print("cpu count:", multiprocessing.cpu_count(), "\n")

print("========== 直接执行IO密集型任务 ==========")

init_queue()

time_0 = time.time()

task_io(0)

print("结束：", time.time() - time_0, "\n")

print("========== 多线程执行IO密集型任务 ==========")

init_queue()

time_0 = time.time()

thread_list = [threading.Thread(target=task_io, args=(i,)) for i in range(5)]

for t in thread_list:

t.start()

for t in thread_list:

if t.is_alive():

t.join()

print("结束：", time.time() - time_0, "\n")

print("========== 多进程执行IO密集型任务 ==========")

init_queue()

time_0 = time.time()

process_list = [multiprocessing.Process(target=task_io, args=(i,)) for i in range(multiprocessing.cpu_count())]

for p in process_list:

p.start()

for p in process_list:

if p.is_alive():

p.join()

print("结束：", time.time() - time_0, "\n")

print("========== 直接执行CPU密集型任务 ==========")

init_queue()

time_0 = time.time()

task_cpu(0)

print("结束：", time.time() - time_0, "\n")

print("========== 多线程执行CPU密集型任务 ==========")

init_queue()

time_0 = time.time()

thread_list = [threading.Thread(target=task_cpu, args=(i,)) for i in range(5)]

for t in thread_list:

t.start()

for t in thread_list:

if t.is_alive():

t.join()

print("结束：", time.time() - time_0, "\n")

print("========== 多进程执行cpu密集型任务 ==========")

init_queue()

time_0 = time.time()

process_list = [multiprocessing.Process(target=task_cpu, args=(i,)) for i in range(multiprocessing.cpu_count())]

for p in process_list:

p.start()

for p in process_list:

if p.is_alive():

p.join()

print("结束：", time.time() - time_0, "\n")

结果说明：

对于IO密集型任务：直接执行用时：10.0333秒

多线程执行用时：4.0156秒

多进程执行用时：5.0182秒

说明多线程适合IO密集型任务。

对于计算密集型任务

直接执行用时：10.0273秒

多线程执行用时：13.247秒

多进程执行用时：6.8377秒

说明多进程适合计算密集型任务

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