Python 中的多线程和多处理是两种处理并发任务的方式，虽然它们都可以优化 Python 中的程序执行速度，但它们之间仍有很大的区别。在开发中，我们需要根据实际需求来选择多线程或多处理。
多线程和多处理概述
Python 中的多线程是指在同一个进程内，开启多个线程同时执行不同的任务，线程是轻量级的执行单位，每个线程都是独立的资源。
Python 中的多处理是指在不同的进程中执行不同的任务，进程是重量级的执行单位，每个进程都有独立的内存空间和资源。
多线程和多处理的区别
线程安全
多线程的代码形式比多处理更简单，但是多线程存在线程安全性问题。因为多个线程会共享同一份数据，若两个线程同时要修改同一份数据，则容易出现数据竞争问题，这会导致程序的不稳定性。
而多处理不会有线程安全性问题，因为多个进程之间有独立的内存空间和资源。因此，多处理更适用于处理一些对线程安全有要求的任务。
执行效率
多线程比多处理执行效率更高，因为线程之间的切换比进程之间切换更加快速，且线程间通信更加快速。
但是，因为 Python 的全局解释器锁（GIL）的存在，导致 Python 中的多线程无法充分利用多核 CPU 的计算资源。GIL 会在同一时间让只有一个线程拥有执行代码的权限。
多处理可以完全利用多核 CPU 资源，因为每个进程都会有一个 GIL，且进程之间是互相独立的。
内存消耗
多线程比多处理消耗的内存少，因为线程是共享进程中的内存空间，每个线程的开销相对较小。
多处理的进程之间是互相独立的，进程之间的通信需要耗费额外的资源，因此消耗的内存更多。
示例说明
多线程的示例
import threading
def worker():
for i in range(5):
print(threading.current_thread().name, i)
t1 = threading.Thread(target=worker)
t2 = threading.Thread(target=worker)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
上述代码中我们创建了两个线程 t1 和 t2，线程执行的任务是 worker 函数中的循环，其中我们通过 threading.current_thread().name 获取当前线程的名称。通过输出结果可以看到线程是交替执行的。
多处理的示例
import multiprocessing
def worker():
for i in range(5):
print(multiprocessing.current_process().name, i)
p1 = multiprocessing.Process(target=worker)
p2 = multiprocessing.Process(target=worker)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
上述代码中我们创建了两个进程 p1 和 p2，进程执行的任务是 worker 函数中的循环，其中我们通过 multiprocessing.current_process().name 获取当前进程的名称。通过输出结果可以看到进程是交替执行的。
总结
多线程和多处理在处理并发任务时各有优势和不足，需要根据实际需求和任务特点来选择。多线程更适用于轻量级任务和需要线程间通信的场景，而多处理更适用于处理 CPU 密集型任务和对线程安全具有要求的场景。