多线程和多进程是并发编程中用于执行多个任务的两种不同方法，它们在实现和行为上有一些关键的区别：
多线程（Threading）
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资源共享：
- 同一进程内的多个线程共享相同的内存空间，包括全局变量和堆内存。
- 线程之间可以直接访问共享数据，无需进行数据传输。
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上下文切换开销：
- 线程的上下文切换比进程快，因为它们共享相同的内存空间。
- 线程创建和销毁的开销也比进程小。
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全局解释器锁（GIL）：
- 在CPython（Python的官方实现）中，由于GIL的存在，同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码。
- 这意味着在CPython中多线程可能不会加速CPU密集型任务。
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同步机制：
- 由于线程共享内存，需要使用锁（Locks）、信号量（Semaphores）等同步机制来避免数据竞争和确保数据一致性。
多进程（Multiprocessing）
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资源隔离：
- 每个进程拥有自己的内存空间，进程之间的资源不共享。
- 进程间通信（IPC）需要通过特定的机制，如管道（Pipes）、队列（Queues）等。
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上下文切换开销：
- 进程的上下文切换开销比线程大，因为每个进程都需要独立的内存空间。
- 进程创建和销毁的开销也比线程大。
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无GIL限制：
- 多进程不受GIL的限制，每个进程可以在单独的CPU核心上运行，适合CPU密集型任务。
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同步机制：
- 进程间同步需要使用更复杂的机制，如文件锁、数据库锁等。
总结
- 适用场景：多线程适合I/O密集型任务，多进程适合CPU密集型任务。
- 资源共享：多线程共享内存空间，多进程不共享。
- 开销：多线程的创建和上下文切换开销小，多进程的开销大。
- 同步复杂性：多线程需要处理共享数据的同步问题，多进程需要处理进程间通信和同步问题。
- 操作系统支持：多进程更依赖于操作系统级别的支持，而多线程则在用户空间实现。
在Python中，threading模块用于多线程编程，而multiprocessing模块用于多进程编程。选择使用多线程还是多进程取决于具体的应用需求和性能目标。