Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python并发编程是提高程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。它们分别适用于不同的场景，理解其差异有助于选择合适的方案。

多线程适用于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），多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O等待期间可以释放GIL，提升整体效率。

多进程则能够突破GIL的限制，适合处理CPU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。

在使用多线程时，需要注意线程安全问题。共享数据可能引发竞态条件，可以通过锁（`threading.Lock`）或其他同步机制来保护关键代码段。

对于多进程，进程间通信（IPC）是常见需求。可以使用队列（`multiprocessing.Queue`）或管道（`multiprocessing.Pipe`）进行数据交换，确保不同进程之间的协作顺畅。

实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。对于简单的异步操作，`concurrent.futures`模块提供了更简洁的接口，简化了线程池和进程池的管理。

AI生成的效果图，仅供参考

（编辑：开发网_新乡站长网）

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