Python并发编程实战：多线程与多进程详解

大家好，我是低代码园丁，今天和大家一起聊聊Python中的并发编程。Python作为一门简洁易读的语言，广泛应用于各种场景，但其单线程的GIL限制也让很多人对并发性能心存疑虑。其实，只要合理使用多线程与多进程，Python同样可以写出高效的并发程序。

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举个例子，假设我们要从多个网站抓取数据。使用多线程，可以让多个请求同时进行，而不是串行等待每个请求完成。通过将每个请求放入一个线程中，程序的整体执行时间将大幅缩短。当然，线程之间共享内存空间，需要注意线程安全问题，比如使用锁机制来避免资源竞争。

接下来看看多进程。multiprocessing模块允许我们创建多个进程，每个进程拥有独立的Python解释器和内存空间。由于进程之间不共享内存，因此多进程更适合处理CPU密集型任务，比如图像处理、数值计算等。这种方式有效绕过了GIL的限制，真正实现并行计算。

比如进行大规模数据的排序或计算，使用多进程可以充分利用多核CPU的性能。每个进程处理一部分数据，最终将结果汇总。虽然进程之间的通信成本比线程高，但对计算密集型任务来说，这点开销完全可以接受。通过Queue或Pipe等机制，可以安全地在进程之间传递数据。

在实际开发中，我们还可以结合多线程与多进程，构建更高效的程序结构。比如主程序使用多进程处理计算任务，而每个进程中再使用多线程处理I/O操作。这种混合模型既能提升CPU利用率，又能加快I/O响应速度。

当然，并发编程也有一些需要注意的地方。比如线程或进程的创建是有开销的，不能无限制地创建；资源竞争和死锁问题需要合理设计；数据共享和通信也需谨慎处理。建议结合实际业务场景，选择合适的并发模型。

总结一下，Python的并发编程并非神秘，只要理解多线程与多进程各自的适用场景，并合理使用相关工具，就能写出高效稳定的并发程序。希望这篇文章能帮助你更好地掌握Python并发编程的核心技巧，让你的代码跑得更快、更稳。

（编辑：51站长网）

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