Python并发编程：多线程与多进程实战精解

Python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。多线程和多进程是两种常见的并发方式，它们各自适用于不同的场景。

多线程利用Python的threading模块实现，适合处理大量I/O操作，如网络请求或文件读写。由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行，但在I/O密集型任务中仍能提高效率。

多进程则通过multiprocessing模块实现，能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。它适用于需要高计算性能的任务，例如图像处理或科学计算。

在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据任务类型决定。对于I/O密集型任务，多线程更轻量且易于管理；而对于CPU密集型任务，多进程更能发挥硬件优势。

AI绘图结果，仅供参考

同时，需要注意线程间的数据共享与同步问题。使用Lock、Semaphore等工具可以避免竞态条件，确保数据一致性。

异步编程也是另一种并发方式，通过asyncio库实现非阻塞I/O，适用于高并发的网络服务。

掌握多线程与多进程的使用方法，能够帮助开发者编写更高效、更稳定的Python程序。

（编辑：站长网）

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