Python并发编程：多线程与多进程实战手册

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且重要的方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于在实际开发中做出更合适的选择。

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多进程则适合处理CPU密集型任务，如图像处理、大规模数据计算等。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。

在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程编程。两者的基本用法类似，但需要注意线程间共享数据的安全性问题。

对于多线程程序，建议使用锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程间的操作，避免数据竞争和不一致的问题。而多进程则可以通过共享内存或管道进行通信。

实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发方式。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程是更好的选择；如果任务需要大量计算，多进程则更为高效。

（编辑：91站长网）

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