Python并发编程：多线程与多进程应用探索

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常见的方法，它们各自适用于不同的场景。

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，但在处理等待时间较长的操作时，可以显著提高程序的响应速度。

多进程则更适合CPU密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。通过使用multiprocessing模块，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。每个进程拥有独立的内存空间，因此适合需要高隔离性的任务。

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。对于需要频繁切换任务或等待外部资源的情况，多线程可能更合适；而对于计算量大且无需共享状态的任务，多进程则更具优势。

AI设计稿，仅供参考

理解不同并发模型的特点，并根据实际需求合理选择，是提升Python程序性能的关键。

（编辑：51站长网）

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