Python并发编程：多线程与多进程实战精髓

Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种最常见的技术。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合计算密集型任务。

在Python中，多线程的实现依赖于threading模块。通过创建Thread对象并启动线程，可以同时执行多个任务。然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型操作中并不能真正实现并行计算。

对于需要充分利用多核CPU的场景，多进程是更好的选择。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而避免了GIL的限制。

实际开发中，合理选择多线程或多进程取决于任务类型。例如，网络请求、文件读写等I/O操作适合多线程，而图像处理、科学计算等计算密集型任务则更适合多进程。

在编写并发程序时，需要注意线程或进程间的同步问题。可以使用锁（Lock）、队列（Queue）等工具来协调不同线程或进程之间的数据访问与通信。

AI绘图结果，仅供参考

使用asyncio库可以实现基于协程的异步编程，进一步提升程序的并发性能。这种方法适用于高并发的I/O密集型应用，如Web服务器和网络爬虫。

理解并发编程的核心概念，并根据实际需求选择合适的方案，能够显著提高程序的效率和响应速度。

（编辑：站长网）

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