Python并发编程实战：精通多线程与多进程

Python的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并发方式，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密集型任务中并不能真正并行执行，但在I/O等待期间可以释放GIL，提高效率。

AI生成的效果图，仅供参考

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，适合计算密集型任务。虽然进程间通信较为复杂，但其并行性更强，能充分利用多核CPU的优势。

在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据任务类型决定。对于需要频繁切换任务或共享数据的场景，多线程更为合适；而对于需要高计算能力的任务，多进程更能发挥性能。

除了标准库，还可以使用第三方库如concurrent.futures简化并发编程。它提供了统一的接口，支持线程池和进程池，使代码更简洁易维护。

合理设计并发结构可以显著提升程序效率，但也要注意资源竞争和同步问题。使用锁、队列等机制确保数据一致性，避免死锁和竞态条件。

（编辑：开发网_新乡站长网）

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