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我们重新探讨了工厂类比来解释进程、线程以及Python的全局解释器锁（GIL）。进程被比作工厂中的车间，独立运行，不受其他车间影响。线程则代表车间内的工人，共享资源。Python的GIL意味着，尽管有多个线程，但任何时刻只有一个线程执行Python代码，类似于将车间限制为单个活跃工人的规则。

讨论转向了I/O密集型任务，比如网络服务器和数据库操作，这些任务并不大量利用CPU处理能力。Python的线程模块通过在等待时释放GIL，允许其他线程执行，从而为这些任务提供了多线程支持。

然而，对于CPU密集型任务，多线程效率较低，因为会存在资源争用和线程管理开销。由于线程竞争资源，GIL也限制了执行速度。相反，推荐使用多进程的并行编程来规避GIL，实现真正的并发执行。这种方法需要多核系统，其中每个进程在自己的核心上运行，避免了GIL的限制。

Python的multiprocessing模块允许创建多个进程，可以并行在不同的CPU核心上运行，通过示例展示了在并行中运行任务的方法。这对于需要大量计算的任务，如图像处理，特别有用。concurrent.futures模块的ProcessPoolExecutor提供了更高级的处理进程的方法，自动将任务分配到进程池中的进程中。

讲座通过图像处理示例展示了多进程的实际应用，表明相比单线程执行，性能有了显著提升。当多个线程访问共享资源时，需要使用同步机制如锁和信号量来防止竞争条件并确保数据一致性的必要性也得到了强调。

总之，我们强调了线程和多进程哪个更有效取决于任务的性质（I/O vs. CPU密集型）和底层系统架构。Python提供了两种并发模型的工具，但选择必须与任务要求和Python环境的操作约束（尤其是在多线程场景下的GIL）相一致。