Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各有适用场景。

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，多线程无法真正实现并行计算，但在I/O等待期间，线程可以切换执行，提高整体效率。

AI设计稿，仅供参考

在Python中，可以通过threading模块实现多线程，使用multiprocessing模块实现多进程。两者的基本用法类似，但需要注意线程间共享数据的同步问题，以及进程间通信的方式。

实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于需要高并发且轻量级的任务，多线程是更好的选择；而对于计算密集型任务，多进程能带来更高的性能提升。

合理使用并发编程可以显著提升程序运行效率，但也需注意资源竞争和代码复杂度的问题，确保程序的稳定性和可维护性。

（编辑：51站长网）

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