Python并发编程：多线程与多进程实战指南

AI设计稿，仅供参考

在 Python 中，可以使用 threading 模块来创建多线程程序。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便。但需要注意的是，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，可以考虑使用 multiprocessing 模块。该模块通过创建独立的进程来实现真正的并行计算。每个进程拥有自己的内存空间，因此数据共享需要通过特定的方式进行，例如使用 Queue 或 Manager。

多线程和多进程的选择应根据具体需求决定。如果任务主要是等待外部资源（如网络请求或文件读写），多线程可能更高效；如果任务涉及大量计算，则多进程会更合适。

实际开发中，合理设计并发结构能够显著提升程序性能。同时，注意避免竞态条件和死锁等问题，确保线程或进程间的同步与通信正确无误。

（编辑：51站长网）

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