Python并发编程：多线程与多进程实战指南

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实现方式，它们各有优劣，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密集型任务中仍能有效提高效率。

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资源。它适用于计算密集型任务，例如图像处理或科学计算。不过，进程间通信和资源开销较大，需要合理权衡。

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。如果任务主要涉及等待外部资源，如数据库查询或HTTP请求，多线程是更轻量的选择。若任务需要大量计算，多进程更能发挥硬件潜力。

AI生成3D模型，仅供参考

编写并发程序时，需注意线程安全和资源竞争问题。使用锁（Lock）或队列（Queue）等工具可以避免数据不一致，确保程序稳定运行。

实践中可以通过示例代码快速上手，例如用threading创建多个线程处理任务，或用multiprocessing启动多个进程并行计算。理解其原理后，可以根据需求灵活选择合适的方式。

（编辑：开发网_新乡站长网）

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