选择多进程还是多线程取决于你的具体需求和情况。下面是一些考虑因素：

1. 并发性能需求（多进程）
如果你的应用程序需要处理大量的并发任务，并且这些任务是计算密集型的（CPU 密集型），那么多进程可能更适合，因为每个进程有自己独立的内存空间和 CPU 执行上下文，可以充分利用多核 CPU。
使用多进程进行计算的主要原因是Python中的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）限制了多线程并发执行的效率。GIL是Python解释器中的一个机制，它会确保在解释器级别同一时刻只有一个线程在执行Python字节码，这会导致多线程程序在CPU密集型任务中无法充分利用多核处理器的优势。
计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如对视频进行编码解码或者格式转换等等，这种任务全靠CPU的运算能力，虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低。计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，这类任务用Python这样的脚本语言去执行效率通常很低，最能胜任这类任务的是C语言。

2. I/O 密集型任务（多线程）
如果你的应用程序主要是进行 I/O 操作，比如网络请求、文件读写等，那么多线程可能更适合，因为线程之间共享同一进程的内存空间，如果启动多任务，就可以减少I/O等待时间从而让CPU高效率的运转，可以更高效地进行并发的 I/O 操作。

3. 内存消耗（多线程）
多进程会有一定的额外开销，因为每个进程都有自己独立的内存空间，而多线程共享同一进程的内存空间。如果你的应用程序需要大量的并发任务，并且每个任务都需要占用大量的内存，那么多线程可能更适合，因为它们共享同一进程的内存空间，开销较小。

4. 操作系统限制（多线程）
操作系统在切换进程或者线程时，需要先保存当前执行的现场环境（CPU寄存器状态、内存页等），然后，把新任务的执行环境准备好（恢复上次的寄存器状态，切换内存页等），才能开始执行。这个切换过程虽然很快，但是也需要耗费时间。如果有几千个任务同时进行，操作系统可能就主要忙着切换任务，根本没有多少时间去执行任务了，这种情况最常见的就是硬盘狂响，点窗口无反应，系统处于假死状态。所以，多任务一旦多到一个限度，反而会使得系统性能急剧下降，最终导致所有任务都做不好。
在某些操作系统中，进程的创建和切换可能会比线程更昂贵，因此在这些系统中可能更倾向于使用线程。

综上所述，如果你的应用程序需要处理大量的计算密集型任务，并且需要充分利用多核 CPU，那么多进程可能更适合。如果你的应用程序主要是进行 I/O 操作，并且需要更高的并发性能，那么多线程可能更适合。同时，你也可以考虑结合使用多进程和多线程来充分利用系统资源，以满足不同任务的需求。

单线程+异步I/O

现代操作系统对I/O操作的改进中最为重要的就是支持异步I/O。如果充分利用操作系统提供的异步I/O支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型。Nginx就是支持异步I/O的Web服务器，它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。用Node.js开发的服务器端程序也使用了这种工作模式，这也是当下并发编程的一种流行方案。

在Python语言中，单线程+异步I/O的编程模型称为协程，有了协程的支持，就可以基于事件驱动编写高效的多任务程序。协程最大的优势就是极高的执行效率，因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销。协程的第二个优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不用加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。如果想要充分利用CPU的多核特性，最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。

当涉及异步I/O时，Python中常用的模块是 asyncio ，通过 asyncio 可以实现单线程下的异步I/O编程。

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import asyncio

async def download_task():
    print("开始下载...")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟下载耗时
    print("下载完成！")

async def main():
    task = asyncio.create_task(download_task())
    await task

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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