Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。两者各有优劣，适用于不同的场景。

多线程适合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）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。

使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数，并将其传递给Thread类实例，即可启动多个线程同时执行。

AI设计稿，仅供参考

在编写多线程或多进程代码时，需要注意资源竞争问题。使用锁（Lock）或队列（Queue）可以有效避免数据不一致或冲突。

实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发模型。对于IO操作，多线程更高效；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件优势。

掌握并发编程能显著提升程序效率，但也需要合理设计以避免潜在的问题。理解底层机制有助于写出更健壮的代码。

（编辑：51站长网）

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