Python并发编程实战：精通多线程与多进程

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种最常见的方法。理解它们的区别和适用场景，有助于开发者编写更高效、响应更快的应用程序。

多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（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。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。

使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义目标函数并启动线程，可以同时执行多个任务。但需要注意线程间的资源共享问题，合理使用锁机制可以避免数据竞争。

对于需要突破GIL限制的计算密集型任务，multiprocessing模块提供了多进程支持。每个进程拥有独立的Python解释器和内存空间，能够充分利用多核CPU的优势。通过Process类或Pool池，可以方便地管理多个进程。

AI设计稿，仅供参考

在实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。对于I/O操作，多线程能提高效率；而对于计算密集型任务，多进程则更具优势。同时，注意资源管理和错误处理，确保程序的稳定性和可维护性。

（编辑：51站长网）

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