Python并发编程实战：多线程与多进程精粹指南

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于选择合适的工具。

多线程适合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实现并行计算，但在I/O操作时可以有效提升性能。

多进程则利用了操作系统级别的进程管理，能够绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，避免了线程间的资源竞争问题。

AI设计稿，仅供参考

在使用多线程时，需要注意线程安全问题。共享数据可能引发竞态条件，可以通过锁（threading.Lock）来保护关键代码段。合理控制线程数量也能提高程序效率。

多进程的优势在于隔离性，一个进程崩溃不会影响其他进程。但进程之间的通信成本较高，通常需要使用队列（multiprocessing.Queue）或管道（multiprocessing.Pipe）进行数据交换。

实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。对于简单任务，多线程足以应对；对于复杂计算，多进程能发挥更大优势。

（编辑：51站长网）

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