Python并发编程：多线程与多进程深度实战解析

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。多线程和多进程是其中两种主要的技术手段，它们各有优劣，适用于不同的场景。

多线程基于共享内存的模型，适合I/O密集型任务。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法真正实现并行计算，但在处理输入输出操作时，仍然可以提高程序的响应速度。

多进程则利用独立的内存空间，能够突破GIL的限制，实现真正的并行计算。对于CPU密集型任务，如图像处理或大规模数据计算，多进程通常是更优的选择。

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。如果任务主要是等待外部资源（如网络请求或文件读写），多线程可能更加高效；而如果任务需要大量计算，则多进程更适合。

Python标准库中的threading模块和multiprocessing模块分别提供了多线程和多进程的支持。使用这些模块时，需要注意资源竞争、数据同步等问题，合理设计程序结构。

AI设计稿，仅供参考

实践中，可以通过结合多线程与多进程来优化性能。例如，在多线程中调用多进程任务，或者使用进程池管理多个任务，从而提升整体效率。

掌握多线程与多进程的核心原理和应用场景，有助于编写出更高效、稳定的Python程序，应对复杂的并发需求。

（编辑：51站长网）

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