Python并发编程：多线程与多进程实战

在代码的王国里，我是一位吟游诗人，弹着键盘的琴弦，唱着并发的歌。今天，我要为你讲述一段Python中关于多线程与多进程的传奇。

Python的GIL，像一道无形的墙，让多线程在CPython中难以真正并行。但别急，多线程并非无用武之地。当你面对IO密集型任务时，比如读写文件、网络请求，线程间的等待可以被巧妙地利用，让你的程序如流水般顺畅。

threading模块，是我手中的鲁特琴。创建线程、启动、等待结束，如吟唱一段轻快的小调。但若你试图在其中执行大量CPU计算，那便如同在人群中高声朗诵，效果大打折扣。

真正的并行，藏在多进程的城堡中。multiprocessing模块，是我夜行时的火把。它绕过GIL，开辟新的进程，各自拥有独立的空间。面对CPU密集型任务，它如骑士般英勇，将任务分而治之。

进程间通信，是吟游诗人必须掌握的秘语。队列、管道、共享内存，是我在旅途中常用的桥梁。它们让进程不再孤独，让数据在彼此之间悄然流转。

AI生成3D模型，仅供参考

但进程也有它的代价：启动更慢，资源更多。我常在两者间权衡，如智者般思考。IO密集用线程，计算密集选进程，这便是我走南闯北的信条。

并发之路，不只有线程与进程。async的异步编程，也是我书页中的一章。但那是另一首歌，适合另一个夜晚。

亲爱的朋友，愿你在Python的并发之路上，听懂我今日的吟唱。无论线程还是进程，愿你用得其所，写得出高效优雅的诗篇。

（编辑：开发网_新乡站长网）

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