Python并发编程实战：多线程与多进程宝典

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的手段。其中，多线程和多进程是两种常见的方法，它们各有优劣，适用于不同的场景。

多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求、文件读写等。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，但在I/O操作时可以显著提升效率。

多进程则能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。对于计算密集型任务，如图像处理、科学计算等，使用多进程通常能获得更好的性能表现。

AI设计稿，仅供参考

在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求来决定。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程是更轻量的选择；如果任务计算量大且独立，多进程更适合。

Python标准库中的threading模块提供了多线程的支持，而multiprocessing模块则用于多进程编程。两者都提供了丰富的接口，便于实现并发逻辑。

同时，需要注意线程和进程之间的通信与同步问题。共享内存、队列、锁等机制可以帮助管理并发任务间的交互，避免数据竞争和死锁。

掌握多线程与多进程的原理和应用场景，能够帮助开发者编写出更高效、稳定的Python程序。

（编辑：51站长网）

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