Python并发编程：多线程与多进程实战精髓

Python提供了多种实现并发编程的手段，其中多线程和多进程是最常见的两种方式。它们各自适用于不同的场景，理解其差异有助于更好地选择适合的方案。

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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）限制，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更优的选择。

使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义目标函数并启动线程，能够实现任务的并行执行。但需要注意线程间的资源共享问题，合理使用锁机制避免数据竞争。

多进程则利用multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，适合计算密集型任务。进程间通信可以通过队列或管道完成，确保数据传递的安全性。

实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发模型。对于需要高吞吐量的I/O操作，多线程是高效的；而对于需要大量计算的任务，多进程能发挥更大的性能优势。

正确管理线程和进程的数量也很重要。过多的线程或进程可能导致系统资源耗尽，影响程序运行效率。合理设置最大数量，并及时回收资源，能提升整体系统的稳定性。

（编辑：91站长网）

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