Python并发编程实战：多线程与多进程精粹指南

Python 提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们分别适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择合适的技术。

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，多线程在 CPU 密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在 I/O 操作中可以有效提升性能。

多进程则适合 CPU 密集型任务，如数据处理或科学计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了 GIL 的影响，能够充分利用多核 CPU 的性能。

在 Python 中，`threading` 模块提供了多线程的支持，而 `multiprocessing` 模块用于创建多进程。两者都提供了类似接口，使得代码迁移相对容易。

AI绘图结果，仅供参考

使用多线程时需要注意线程安全问题，例如共享变量的访问需要通过锁机制来保护。而多进程则因为内存隔离，通常不需要额外的同步操作。

合理选择并发模型可以显著提升程序效率。对于 I/O 操作，多线程是轻量级且高效的解决方案；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件潜力。

（编辑：站长网）

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