Python并发编程：多线程与多进程实战深度解析

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。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各有适用场景。

多线程适用于需要同时处理多个I/O操作的任务，例如网络请求或文件读写。Python中的threading模块提供了简单的线程管理接口，但需要注意全局解释器锁（GIL）的存在，它限制了同一时间只有一个线程执行Python字节码。

多进程则适合计算密集型任务，如图像处理或科学计算。由于每个进程都有独立的Python解释器，因此可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU资源。multiprocessing模块是Python中实现多进程的标准工具。

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。如果任务涉及大量阻塞操作，多线程可能更高效；而如果任务需要大量计算，多进程更适合。

AI生成的效果图，仅供参考

为了提高代码的可维护性，建议使用线程池或进程池来管理并发任务。concurrent.futures模块提供了统一的接口，简化了多线程和多进程的使用。

正确使用并发编程可以显著提升程序效率，但也需要注意线程安全和资源竞争问题。合理设计数据共享机制，避免死锁和竞态条件，是编写稳定并发程序的关键。

（编辑：开发网_新乡站长网）

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