**简而言之：在 Python 中，线程可以创建进程。**实际可用路径包括使用 multiprocessing.Process 或 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 在“工作线程”中派生子进程，以及在线程中通过 subprocess 启动外部可执行文件。**在多线程环境里建议优先选择 spawn 或 forkserver 启动方法，遵循 if __name__ == 'main' 保护、只传可序列化对象以及设置超时与资源回收策略等安全实践。**os.fork 在多线程里风险较高，需谨慎。

## 一、核心结论与适用场景
在操作系统层面，**任何线程都可以发起创建新进程的系统调用**，Python 也不例外。围绕“Python 线程如何创建进程”的具体做法，**最推荐的工程路径是在线程中使用 multiprocessing 或 concurrent.futures 的进程池来创建或复用子进程**，其次是用 subprocess 在独立进程里运行外部命令。对于 POSIX 的 os.fork，虽然可行，但在多线程场景中易引发死锁与不可预期行为，通常不建议作为首选方案。

从使用场景看，**CPU 密集型任务需要绕过 GIL 时，线程中创建多进程能显著提升并行度**；而对于 I/O 密集或需要调用系统工具、第三方二进制的场景，**在线程中用 subprocess 启动外部进程**更加合适。若你的程序是“线程负责调度、进程负责计算”的模式，那么让“调度线程”提交任务到进程池是一个结构清晰、可复用且便于扩展的选择。

在跨平台与可维护性维度，**Windows 仅支持 spawn，macOS 自 Python 3.8 起默认 spawn，Linux 默认 fork**。因此混合线程与进程时，应优先统一到 spawn 或 forkserver，以减少跨平台行为差异。**务必在主模块中使用 if __name__ == 'main' 保护**，确保子进程按需导入并避免重复执行顶层代码，同时只在线程间传递可 picklable 的对象。

最后给出实践层面的快速指引：**批量任务使用 ProcessPoolExecutor 可获得更低的创建开销与更稳定的吞吐**；一次性短任务可用 multiprocessing.Process；**调用系统命令或独立工具优先考虑 subprocess** 并设置超时、限制资源与妥善处理标准流；对于需要严格控制初始化与安全的服务型应用，可考虑 forkserver，谨慎使用 os.fork，必要时配合 atfork 处理器以降低风险。

## 二、线程内创建进程的可行性与原理
从原理上讲，**进程创建是内核提供的能力，线程可视为进程内的执行单元**，任何线程调用相应 API 即可创建子进程。Python 的 multiprocessing 与 subprocess 层是对底层系统调用的封装：前者通过序列化任务与数据在子进程中执行 Python 代码，后者则直接启动独立的可执行文件。**GIL 只对同一进程内的 Python 字节码解释有影响**，一旦创建子进程，便获得独立的解释器与 GIL，达成真正的并行。

multiprocessing 的核心思想是**将工作函数及其参数序列化（pickle）**，由子进程反序列化后执行。这一机制在“线程发起、进程执行”的模式下同样成立，**但必须保证被传递对象可序列化、模块可被子进程导入**，并遵循平台的启动方法约束（spawn、fork、forkserver）。此外，**守护进程（daemon=True）的子进程不能再创建子进程**，多级派生时应避免将上层进程设为守护进程。

相较之下，**subprocess 更像一个“进程外壳”**：它不要求 Python 对象的可序列化，而是依赖命令行与环境变量传参，适用于调用系统工具、模型推理服务端、编译器或脚本解释器等场景。在线程中启动 subprocess 完全可行，但**需要严格处理标准输入输出与错误流、超时与退出码**，以避免僵尸进程、缓冲区阻塞或资源泄漏等问题。

关于 os.fork，**在多线程进程中只会复制调用 fork 的那个线程**，这会造成进程内锁、I/O 状态与库资源处于不一致状态，从而引发死锁或隐性崩溃。The Open Group 的 POSIX 规范明确指出多线程进程的 fork 后仅安全调用 async-signal-safe 的函数（The Open Group, 2018），**因此在 Python 里更推荐 spawn 或 forkserver**，这也与官方文档的建议一致（Python Software Foundation, 2024）。

## 三、常用实现方案详解（multiprocessing、subprocess、os.fork）
在“线程如何创建进程”的落地上，**multiprocessing.Process 适合需要自定义进程生命周期、明确启动与回收的场景**。做法是：在主模块内定义可被导入的目标函数，工作线程中创建 Process 实例并启动，使用 join 等待或用 Event 协调结束。**确保传参均为可 picklable 对象，避免闭包中携带线程锁或打开的文件句柄**，并在 finally 中回收资源。

如果是大量小任务或可分批提交的工作，**concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 让线程充当“调度者”更为高效**。在线程中持有进程池引用，使用 submit 或 map 提交任务，future 对象可在同一线程或其他线程里收集结果。**进程池能复用子进程， amortize 启动成本**，适合 CPU 密集型批处理、图像编码、科学计算切片任务等，配合超时与取消可提高稳健性。

当需求是“在线程中调用系统命令或外部程序”，**subprocess.run 或 Popen 是最直接的方式**。线程可安全地启动外部进程，设置超时、环境变量与工作目录，并使用捕获或重定向控制标准流。**务必避免拼接不可信输入（如 shell=True 场景），并在 finally 中调用 communicate 或确保句柄关闭**，防止管道阻塞与僵尸进程堆积。

至于 os.fork，**只有在对 POSIX 生态、性能与初始化路径非常熟悉的时候才建议在多线程中使用**。典型做法是在 fork 之后立即执行 exec，将处于不一致状态的进程尽快替换为全新映像，以降低死锁风险。**若必须在 Python 中结合线程与 fork，应极其谨慎，并优先考虑 forkserver 或 spawn 作为更安全的替代**。

下表对几种路径做一个对比，帮助你在线程与进程的混合并发中做出合适选择：

| 方案/API | 典型用途 | 线程中可用性 | 跨平台一致性 | 通信复杂度 | 风险提示 |
|---|---|---|---|---|---|
| multiprocessing.Process | 自定义子进程、单次任务 | 高 | 中（spawn/fork 差异） | 中（Queue/Pipe/pickle） | 需 if __name__ == 'main'，对象可序列化 |
| ProcessPoolExecutor | 批量任务、CPU 密集 | 高 | 高（建议统一 spawn） | 中（序列化同上） | 注意池大小、任务超时与回收 |
| subprocess（run/Popen） | 调用外部程序 | 高 | 高 | 低（参数/环境） | 处理超时/IO/退出码，避免注入 |
| os.fork | POSIX 高级用法 | 中（可但不稳） | 低（仅类 UNIX） | 低（exec 后简化） | 多线程易死锁，需 exec |

## 四、跨平台差异与启动方法（spawn、fork、forkserver）
在 Windows 上，**multiprocessing 只支持 spawn**，子进程会像全新解释器一样启动并导入主模块。**这要求你的入口必须受 if __name__ == 'main' 保护**，以防导入时重复执行顶层代码。对线程而言，这意味着**你可以在任意线程里创建进程**，但要保证传入目标函数可从模块路径导入，且对象可被 pickle。spawn 的代价是启动慢，适合通过进程池摊薄开销。

在 macOS 上，自 Python 3.8 起**默认启动方法也切换为 spawn**，目的是规避使用 fork 后加载某些系统框架时的安全与稳定性问题。对“线程创建进程”的模式，这个默认值反而是好事：**spawn 更接近“干净启动”**，能减少多线程状态复制导致的不确定性。需要注意 GUI 或包含平台原生库的程序，尽量保持**子进程初始化路径最小化**，并在主进程准备好必要配置后再派发任务。

在 Linux 上，**默认是 fork**，性能上创建进程更快，且写时复制优化明显。但在多线程程序中，fork 的“只复制调用线程”的语义会留下处于锁持有状态的其他线程，让子进程陷入潜在死锁。**Python 官方文档建议在涉及线程时优先选择 spawn 或 forkserver**，后者通过单独的服务器进程派发新进程，既兼顾性能又提升稳定性（Python Software Foundation, 2024）。统一启动方法能减少跨平台 bug。

实际工程里，可以按照下述决策来选择：**需要最高稳定性与可移植性时用 spawn**；需要频繁创建新进程且受控环境时用 forkserver；在严格 POSIX 环境内、对初始化路径非常克制且追求极致启动速度时才考虑 fork。**一旦选定启动方法，应在主模块启动早期全局设置，避免在库代码里重复调用**，并在 CI 中覆盖不同平台的行为差异。

## 五、线程安全、IPC 与资源管理最佳实践
第一条原则是**尽量用消息传递而非共享状态**。无论你在线程中用 multiprocessing 还是 subprocess，**用 Queue、Pipe 或通过命令行/环境变量传参来传递数据**都更稳妥。传递到子进程的数据必须可被安全序列化，避免包含线程锁、打开的文件描述符或非 picklable 对象。**为每条任务设置超时、为输出设置边界与校验**，并对异常做结构化处理，确保线程与子进程在失败时能被有序回收。

第二条是**资源的显式管理**。在 subprocess 场景，建议**显式重定向或捕获标准流**，避免子进程输出填满管道缓冲导致 deadlock；在线程退出前，**调用 communicate 或等待子进程结束**，并在超时后做终止与清理。对于 multiprocessing，**确保 join、close、terminate 的配套使用**，避免遗留僵尸进程或孤儿进程。此外，合理配置进程池大小与队列容量，防止内存被大量待处理任务挤占。

第三条与信号和终止流程相关。**只有主线程应安装信号处理器**，工作线程不直接处理信号，可通过 Event、队列消息向子进程传递退出意图。对无法正常响应的子进程，**先优雅终止，再在超时后强制终止**，并记录退出码与终止原因。多平台差异下，Windows 不支持 POSIX 信号的部分语义，**应以超时与轮询的方式保证线程与进程都能在规定时间内退出**，保持系统可预期。

最后是可观测性与日志。**多进程日志建议采用队列转发**：子进程将日志投递至安全队列，由主进程或专用线程统一落盘或上传，避免多进程并发写导致日志交错。为关键路径打点，记录“线程提交时间、进程开始执行时间、完成时间与退出码”。**若使用外部命令，记录命令行模板与被遮蔽的敏感参数**，辅以采样的标准输出用于回溯问题。这样能显著降低排障成本。

## 六、性能评估与故障排查
性能层面，**进程启动成本不可忽视**：spawn 需要导入解释器与模块，fork 快但有多线程风险。若线程频繁创建短生命周期进程，**优先通过进程池复用子进程**，将吞吐从“创建受限”转为“执行受限”。对 CPU 密集任务，通过将任务分块并行可近似线性扩展至核心数；**对 I/O 密集任务，多进程的收益可能不如线程或异步**，应以基准测试而非直觉决策。

常见故障一是**“Can't pickle local object”** 之类的序列化错误，源于把闭包、lambda 或定义在函数内的对象交给进程。解决方法是：**把目标函数与数据类定义提升到模块级**，为复杂对象实现显式序列化或转为基本类型传输。若必须传递不可序列化对象，**考虑改造为 subprocess 方案**，通过文件、管道或网络接口传参，绕开 Python 对象的限制。

常见故障二是**线程 + fork 引发的隐性死锁**。表象可能是子进程卡在启动、无法响应或随机挂起。诊断路径包括：**启用详细日志、在 Linux 下用 strace 观察系统调用、检查是否持有锁或 I/O 缓冲区未刷新**。修复上，**切换到 spawn 或 forkserver 往往一劳永逸**；若必须使用 fork，应在 fork 后尽快 exec，将进程替换为全新映像，减少继承锁的风险（The Open Group, 2018）。

常见故障三是 subprocess 阻塞。**当同时捕获 stdout 与 stderr 又不及时读取时，缓冲区可能填满导致死锁**。缓解方式包括：使用高层封装一次性读取（如在运行后统一收集输出）、**设置超时并在超时后终止与清理**，或者将输出落到文件再异步读取。另一个问题是**环境差异**：线程里创建的进程继承主进程环境，**应显式设置 PATH、工作目录与 locale**，保证结果可重现。

## 七、工程化落地与团队协作建议
在工程架构上，建议将“线程调度进程”的模式**抽象为可替换的执行器接口**：定义任务输入输出协议，支持本地 ProcessPoolExecutor、远程执行服务或容器化运行。**这样你的 Python 线程层只需面向抽象编程**，可在不同环境下切换实现而无需大改业务逻辑。通过健康检查、任务幂等与重试策略，可以把多进程波动影响降至最小。

配置与环境管理上，**保证运行环境可复制**。使用虚拟环境或容器固定解释器与三方库版本，**对子进程设置受控的环境变量与资源限制**（如 ulimit 或 cgroup）。统一日志、指标与追踪格式，让**线程提交—进程执行—结果回传**全链路都可观测。对批处理系统，**限制并发与排队策略**，避免线程过多创建进程导致内存与 I/O 饱和。

团队协作层面，**把并发模型、启动方法与异常处理策略写入开发手册与 Runbook**，并在代码评审中检查是否遵循 if __name__ == 'main'、是否使用合适的启动方法与超时。可在 CI 中加入跨平台用例，分别验证 Windows 的 spawn 与 Linux 的 forkserver 路径。**参考 Python 官方文档与 POSIX 规范的建议（Python Software Foundation, 2024；The Open Group, 2018）**，以行业标准固化团队共识与质量门槛。

当此类并行任务涉及多团队协作与研发流程时，**引入项目协作系统来串联需求、任务与运行记录能提升交付清晰度**。例如在研发流程管理场景里，可将“线程调度多进程”的任务分解为可跟踪的工作项，挂接日志、基准与回归结果，并在迭代中度量稳定性指标。**在此类场景下，可考虑使用 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 来整合需求、研发、测试与上线全流程数据**，帮助团队在并发与多进程架构下保持可视与可控。

参考与资料来源
- Python Software Foundation. 2024. “multiprocessing — Process-based parallelism.” https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html
- The Open Group. 2018. “The Open Group Base Specifications Issue 7, 2018 edition — fork() and async-signal-safe functions.” https://pubs.opengroup.org/onlinepubs/9699919799/functions/V3_chap02.html

线程是运行于进程中的最小执行单元，同一进程中的线程共享内存空间，因此通信成本较低，但容易出现资源竞争问题。进程则拥有独立的内存空间，多个进程之间相互独立，安全性较高，但进程间通信开销较大。一般来说，线程适合I/O密集型任务，而进程适合CPU密集型任务。

线程与进程的区别及应用场景

我刚开始学习Python的并发编程，想了解线程和进程在Python中的主要区别和使用场景有哪些？

Python中线程和进程的区别是什么？

在Python中，可以利用multiprocessing模块在任意位置创建新进程，包括线程内部。通常在子线程中调用multiprocessing.Process类，传入目标函数即可启动一个新的进程。这样可以实现混合使用线程和进程，提高程序的并发性能。

在Python线程中启动新进程的方法

我想知道在Python程序中，能不能在一个线程内部启动新的进程？具体应该如何实现？

如何在Python中从线程创建新的进程？

线程和进程混合使用时要注意避免资源冲突，确保进程启动代码位于保护主入口（例如if __name__ == '__main__'）下，以防止子进程重复创建。进程间通信需要使用multiprocessing提供的队列或者管道，线程间共享数据则需同步机制如锁。合理划分任务，避免过度创建线程或进程，提升程序稳定性和效率。

混合使用线程与进程的重点注意事项

在Python程序设计中，如果同时使用线程和进程，我需要注意哪些常见问题和最佳实践？

Python中混合使用线程和进程有哪些注意事项？

PingCodeDocs

在 Python 中，线程可以创建进程。推荐在工作线程里使用 multiprocessing 或 ProcessPoolExecutor 进行任务并行，或用 subprocess 启动外部程序；跨平台统一为 spawn 或 forkserver，并在主模块使用 if __name__ == 'main' 保护；仅传递可序列化对象，设置超时与资源回收；谨慎使用 os.fork 以避免多线程死锁风险。

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