Python并发编程：多线程与多进程实战解析

Python中的并发编程是提升程序效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。两者各有适用场景，理解它们的区别有助于在实际开发中做出合理选择。

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，多线程无法充分利用多核CPU，但在处理阻塞操作时仍能提升性能。

多进程则更适合计算密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够真正实现并行计算。

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对于多线程程序，建议使用锁（Lock）或队列（Queue）来避免资源竞争。而对于多进程，可以借助Manager或共享内存机制进行数据交互。

实际应用中，需要根据任务类型、资源消耗和系统环境综合选择并发模型。合理利用多线程与多进程，可以显著提升程序的执行效率。

（编辑：51站长网）

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