Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。它们各自适用于不同的场景，选择合适的方案能显著优化程序性能。

多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL），多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行，但在I/O等待期间可以释放GIL，让其他线程运行。

多进程则适合CPU密集型任务，如科学计算或图像处理。每个进程拥有独立的内存空间和GIL，因此可以充分利用多核CPU资源，避免GIL带来的限制。

使用threading模块可以轻松创建多线程程序，通过Thread类启动线程，并利用Lock等同步工具避免资源竞争。而multiprocessing模块提供了Process类，用于创建进程，支持跨平台的并行计算。

在实际开发中，需根据任务类型合理选择并发模型。对于I/O操作，多线程通常更轻量且易于管理；而对于计算密集型任务，多进程能带来更好的性能提升。

AI设计稿，仅供参考

（编辑：51站长网）

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