Python并发编程：多线程与多进程实战指南

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。它们各自适用于不同的场景，了解它们的区别有助于更好地选择合适的技术。

多线程适合处理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）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算，但在I/O操作时可以有效提升效率。

多进程则利用了操作系统级别的进程管理，能够绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建多个进程，每个进程拥有独立的内存空间，避免了线程间的资源竞争问题。

AI绘图结果，仅供参考

在编写多线程程序时，需要注意线程间的同步问题。使用threading模块中的Lock、RLock等工具，可以防止多个线程同时修改共享数据导致的数据不一致。

对于多进程编程，可以借助Pool类进行进程池管理，提高资源利用率。同时，进程间通信（IPC）可以通过Queue、Pipe等机制实现，确保不同进程之间的数据传递安全可靠。

实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。对于简单任务，多线程可能更轻量；而对于复杂计算，多进程更能发挥硬件性能。

（编辑：站长网）

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