Python并发编程：多线程与多进程实战解析

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最常见的两种。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。

在Python中，多线程通过threading模块实现。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便。但需要注意的是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能真正实现并行计算。

AI绘图结果，仅供参考

多进程则使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间。这种方式可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。不过，进程间的通信和数据共享比线程复杂，通常需要借助队列或管道等机制。

对于I/O密集型任务，如网络请求或文件读写，多线程可以有效提高程序的响应速度。例如，同时下载多个文件时，使用多线程能显著减少总耗时。

在处理计算密集型任务时，如图像处理或数值计算，多进程是更优的选择。通过将任务分配给多个进程，可以充分利用多核处理器的能力，提升执行效率。

实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体场景决定。合理利用并发编程，可以大幅提升程序的性能和用户体验。

（编辑：站长网）

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