Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。

多线程利用了Python的threading模块，能够轻松创建多个线程来执行任务。由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在处理网络请求、文件读写等I/O操作时表现良好。

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间，避免了GIL的限制。这种方式更适合CPU密集型任务，可以充分利用多核CPU的性能。不过，进程之间的通信和资源管理相对复杂。

在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。如果任务主要是等待外部资源，如数据库查询或HTTP请求，多线程是更轻量的选择；若需要大量计算，多进程则更为合适。

同时，合理使用线程池或进程池可以有效控制资源消耗，提高程序效率。例如，concurrent.futures模块提供了统一的接口，简化了多线程和多进程的调用方式。

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（编辑：51站长网）

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