Python中的多进程与多线程是两种常见的并发执行方式，它们各自有其优势和适用场景。在探讨哪个更快之前，我们需要理解它们的工作原理。
多进程指的是一个程序在多个不同的进程中运行，每个进程都有自己的内存空间，可以独立地执行任务。在Python中，`multiprocessing`模块提供了创建和管理进程的功能。由于进程间数据不共享，这意味着进程间的通信需要额外的机制（如管道、队列等）。在多核CPU上，多进程可以充分利用硬件资源，实现真正的并行计算。
多线程则是同一进程内的多个执行流，它们共享进程的内存空间。在Python中，`threading`模块用于创建和管理线程。然而，Python的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL）使得在单个进程中，任何时刻只有一个线程在执行Python字节码，即使在多核CPU环境下，这也限制了多线程的并行性。因此，多线程在Python中更适合于IO密集型任务，比如网络请求、文件读写等，因为这些任务大部分时间都在等待IO操作完成，而不是执行CPU密集型的计算。
关于“多进程是否比多线程更快”的问题，这取决于具体的应用场景。在CPU密集型任务中，由于GIL的存在，多线程可能无法充分利用多核CPU，此时多进程可能表现出更高的性能。而在IO密集型任务中，由于线程切换的开销相对较小，多线程可以更好地利用CPU空闲时间，从而提高整体效率。
例如，网络爬虫和端口扫描这样的应用，虽然可以使用多线程，但由于它们主要等待网络响应，线程切换的开销相对于等待时间来说很小，因此多线程在这种情况下可能更合适。但如果任务是大量的计算，比如矩阵乘法或者图像处理，多进程可以避免GIL的限制，从而更高效。
下面是一段简单的示例代码，对比了多线程和多进程在CPU密集型任务中的表现：
```python
import time
import threading
import multiprocessing
def fun(n, n2):
for i in range(0, n):
for j in range(0, int(n * n * n * n2)):
t = i * j
def thread_main(n2):
thread_list = []
for _ in range(0, max_thread):
t = threading.Thread(target=fun, args=(50, n2))
thread_list.append(t)
start = time.time()
print(' [+] much thread start')
for i in thread_list:
i.start()
for i in thread_list:
i.join()
print(' [-] much thread use ', time.time() - start, 's')
def process_main(n2):
p = multiprocessing.Pool(max_process)
for _ in range(0, max_process):
p.apply_async(fun, args=(50, n2))
p.close()
p.join()
print(' [-] much process use ', time.time() - start, 's')
max_process = 4
max_thread = max_process
start = time.time()
print('Starting tests...')
thread_main(100)
process_main(100)
print('Tests completed.', time.time() - start, 's total')
```
这段代码创建了线程和进程，执行相同数量的循环计算。通过比较运行时间，我们可以看到在CPU密集型任务中，多进程可能更快。
选择多进程还是多线程，应该根据任务的特性来决定。对于CPU密集型任务，多进程通常更优；而对于IO密集型任务，多线程可能是更好的选择。同时，还需要考虑线程和进程的创建、管理和通信成本。在实际开发中，可能会结合两者使用，以达到最佳的性能效果。
