Python并发编程实战：多线程与多进程详解

大家好，我是区块链矿工，常年在算力的海洋里搏击。今天我想聊聊 Python 的并发编程，毕竟挖矿这事儿，效率就是生命。

在 Python 中，并发编程主要靠多线程和多进程。别看它们名字差不多，用起来可是天差地别。我刚开始写矿机脚本的时候，也以为线程越多跑得越快，结果发现压根不是那么回事。

Python 有个 GIL，全局解释器锁，它让同一时间只能有一个线程在执行。这意味着，如果你的任务是 CPU 密集型的，比如哈希计算、加密运算，用多线程基本没用，甚至可能更慢。这时候，多进程才是正道。

多线程适合 I/O 密集型任务，比如网络请求、文件读写。矿工们经常要和矿池打交道，频繁请求和响应，这种时候用线程效率就很高。线程创建快，切换开销小，用起来顺手。

threading 是 Python 的线程模块，用起来简单直接。你可以继承 Thread 类，也可以直接传函数进去。不过要注意的是，线程之间共享内存，数据同步问题得自己处理，不然很容易出错。

2025规划图AI提供，仅供参考

多进程之间通信稍微麻烦点，需要用 Queue 或者 Pipe。但好处是彼此隔离，稳定性更强。我在写矿机程序时，主进程负责调度和通信，子进程负责计算，这样结构清晰，也容易扩展。

后来我还用上了 concurrent.futures，这是一个高级接口，统一了线程和进程的调用方式。用 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor，可以很方便地切换并发方式，代码也更简洁。

不过话说回来，选对工具只是第一步。并发程序最难的还是调试和同步。锁、信号量、条件变量这些机制，一个不小心就会死锁或者数据错乱。我曾经因为一个没释放的锁，让整个矿机停摆，损失惨重。

所以建议大家在写并发程序时，先想清楚任务类型。是 CPU 密集还是 I/O 密集？是需要共享数据还是各自独立？再决定用线程还是进程。

最后我想说，Python 的并发虽然有些坑，但只要理解原理，合理使用，照样能写出高性能的程序。就像我们矿工，哪怕算力不高，只要策略得当，也能挖出属于自己的区块。

（编辑：92站长网）

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