Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见的实现方式。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择合适的方案。

多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程通常更为合适。

使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数并将其传递给Thread类，可以启动多个线程。需要注意的是，共享资源的访问需要同步机制，如使用Lock来避免数据竞争。

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多进程则利用multiprocessing模块实现，它能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。每个进程拥有独立的内存空间，适合处理计算密集型任务。不过，进程间的通信和数据共享相对复杂，通常需要使用队列或管道等工具。

在实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于I/O操作，多线程能提高效率；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥性能优势。

无论是多线程还是多进程，都需要合理设计程序结构，避免资源争用和死锁问题。掌握这些技术，能够显著提升程序的响应速度和执行效率。

（编辑：91站长网）

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