Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。两者各有优劣，适用于不同的场景。

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）限制，多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行，但可以提高程序的响应速度。

多进程则能够突破GIL的限制，利用多核CPU的优势，适合计算密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，避免了线程间的资源竞争问题。

AI绘图结果，仅供参考

在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据任务类型进行权衡。对于需要频繁切换任务或等待外部资源的场景，多线程更为合适；而对于需要大量计算的任务，多进程更能发挥性能优势。

使用threading模块可以轻松实现多线程，而multiprocessing模块则提供了更强大的进程管理功能。开发者应根据需求合理设计并发结构，避免资源争用和死锁等问题。

同时，注意线程和进程之间的通信与同步问题，使用Queue、Lock等工具确保数据的一致性和安全性。良好的并发设计能显著提升程序的效率和稳定性。

（编辑：站长网）

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