Python并发编程：多线程与多进程实战精解

Python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Python的threading模块实现，适合处理需要频繁等待I/O操作的任务，例如网络请求或文件读写。由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算。

AI设计稿，仅供参考

在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据任务类型决定。对于I/O密集型任务，多线程可以提高响应速度；而对于CPU密集型任务，多进程更有效。

使用线程池或进程池可以简化并发编程，提升代码可维护性。同时，注意共享数据的安全性，避免竞态条件，合理使用锁或队列进行同步。

掌握多线程与多进程的核心原理和适用场景，能帮助开发者编写出高效、稳定的并发程序。

（编辑：51站长网）

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