多线程共享全局变量，多个进程不能共享全局变量，因为每个进程都有独立的内存地址。在中间人的帮助下，这个中间人一般是消息队列或者python内置的多进程通信队列。
python多线程效率不高，因为有gil锁，执行不能并发。
一个被排除，留下异步比较多进程。哪一个是高效的，主要取决于它是否是一个计算密集型任务，以及进程之间的通信有多频繁。
请记住，单个进程是异步的，只有一个内核在满负荷工作，多个进程可以利用多个内核的功能。
最后，多进程和异步可以混合，这种结构有点类似于go，可能是最高效的组合。
gil，这把大锁的存在是有原因的。首先，我们知道python是一种解释语言，代码执行是在解释器中进行的。解释性语言有一个共同的问题。;无法实现真正的多线程并发。这是先天性的。多个线程共享主进程的资源。如果你不t锁死线程，让它们并发，多线程修改共享数据，会导致数据混乱，不靠谱。因为翻译者不。;我不知道你在代码的什么地方修改了共享数据，它直接锁定了线程。解释器一次只允许一个线程运行。
当然，你可能会说，我我只是要求解释器锁定要修改的共享数据，这样多线程才能真正并行。其实国外老板早就这么干了。测试的结果是，执行效率不如直接锁线程。到目前为止，python开发团队还没有针对这个问题提出更好的解决方案。这是解释性语言中的一个常见问题。另外，解决这个问题在技术上也有难度。
虽然gil这个大锁的存在影响了多线程，不能真正并发，但是我们可以用多个进程来解决。
上次在stackoverflow上看到有人讨论，简短的回答是太难改了...因为要考虑的问题太多了。
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至于要考虑的问题，我不知道。;我不太了解这些技术，我想你也不知道。;t也没有，所以我不会不要列举它们。
首先，python的性能和其他语言相比真的不高。
第二，如果你在python中使用了线程，我想你应该对这个地方为什么使用线程有非常深刻的理解。
第三，流程的效率也不错。可以满足日常用胶需求。
全球锁是一个历史问题。无论如何，魔变中的社群会有一定程度的提升。在这个阶段，它足够作为胶水和快速业务代码。当你需要考虑更高的性能时，可以考虑换一个。重写业务代码也很快。
