Python并发编程：多线程与多进程实战精解

Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见的方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择合适的技术。

多线程适合处理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，但在I/O等待期间可以提升效率。

多进程则能够突破GIL的限制，充分利用多核CPU的优势，适合处理计算密集型任务。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。

在实际应用中，需要根据任务类型合理选择多线程或多进程。对于需要频繁交互的数据，多线程可能更方便；而对于大规模计算任务，多进程能带来更高的性能。

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使用多线程时，需要注意线程安全问题，如共享变量的同步操作。可以借助threading模块中的锁机制来避免数据不一致的问题。

多进程虽然性能更强，但进程间通信较为复杂，通常需要使用队列或管道等工具进行数据交换。进程的创建和销毁成本较高，应合理控制进程数量。

总体而言，掌握多线程与多进程的核心原理及适用场景，能够帮助开发者编写出更高效、稳定的并发程序。

（编辑：91站长网）

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