Python多线程和多进程函数：如何充分利用多核CPU？

在Python中，可以使用多线程和多进程来充分利用多核CPU。多线程和多进程都可用于并发执行任务，但它们的实现方式和适用场景有所不同。

多线程是在同一进程中通过创建多个线程来并发执行任务。多线程适合于执行I/O密集型任务，如网络请求或文件读写操作。Python的threading模块提供了线程相关的功能，可以使用Thread类创建和管理线程。下面是一个使用多线程的示例：

import threading

def task():
    # 执行任务的代码

# 创建线程
thread1 = threading.Thread(target=task)
thread2 = threading.Thread(target=task)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程执行完毕
thread1.join()
thread2.join()

多进程是通过创建多个进程来并发执行任务。多进程适合于执行CPU密集型任务，如图像处理或数值计算。Python的multiprocessing模块提供了进程相关的功能，可以使用Process类创建和管理进程。下面是一个使用多进程的示例：

from multiprocessing import Process

def task():
    # 执行任务的代码

# 创建进程
process1 = Process(target=task)
process2 = Process(target=task)

# 启动进程
process1.start()
process2.start()

# 等待进程执行完毕
process1.join()
process2.join()

需要注意的是，由于Python的全局解释锁（Global Interpreter Lock，GIL）的存在，在Python中多线程并不能充分利用多核CPU。因为GIL限制了同一时刻只能有一个线程执行Python字节码。因此，对于CPU密集型任务，建议使用多进程来提高执行效率。

总结起来，Python多线程适合于处理I/O密集型任务，而多进程适合于处理CPU密集型任务。可以根据任务的特点选择合适的并发方式来充分利用多核CPU。