Python并发编程：多线程与多进程深度实战解析

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。

AI生成3D模型，仅供参考

多进程则能突破GIL的限制，充分利用多核CPU资源。它通过创建独立的进程来执行任务，适合计算密集型应用，如图像处理或科学计算。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于需要频繁切换任务的场景，多线程可能更高效；而对于需要大量计算的任务，多进程更具优势。

使用threading模块可轻松实现多线程，而multiprocessing模块则用于多进程编程。两者都提供了丰富的接口，便于管理线程或进程的生命周期。

在编写并发程序时，需要注意资源共享和同步问题。使用锁、队列等机制可以避免数据竞争，确保程序的稳定性和正确性。

理解多线程与多进程的区别，并结合实际应用场景进行选择，是掌握Python并发编程的关键。

（编辑：开发网_新乡站长网）

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