Python并发编程：多线程与多进程实战精髓

Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其是在处理I/O密集型任务时。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各有适用场景。

多线程适用于需要同时执行多个任务但不涉及大量计算的情况。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，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。

对于需要充分利用多核CPU的场景，多进程是更好的选择。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而绕过GIL的限制。这种方式更适合计算密集型任务。

在实际开发中，合理选择多线程或多进程取决于任务类型。例如，网络请求、文件读写等I/O操作适合使用多线程；而图像处理、数据计算等任务则更适合多进程。

使用多线程时需要注意线程安全问题，避免多个线程同时修改共享资源导致的数据不一致。可以借助锁（Lock）、队列（Queue）等工具进行同步控制。

AI设计稿，仅供参考

多进程虽然更强大，但也带来了更高的系统开销。进程间的通信需要通过管道或共享内存等方式实现，增加了代码复杂度。

掌握多线程与多进程的使用技巧，能够显著提升程序的效率和响应能力，是Python开发者必备的技能之一。

（编辑：51站长网）

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