Python并发编程：多线程与多进程实战解析

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。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适合的方案。

多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法真正实现并行计算，但在处理阻塞操作时仍能提升效率。

多进程则更适合CPU密集型任务，如图像处理或科学计算。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。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口来管理进程。

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在实际开发中，需要根据任务类型选择合适的并发方式。对于需要频繁切换上下文的I/O任务，多线程可能更合适；而对于计算密集型任务，多进程往往能带来更高的性能。

使用多线程时，需要注意线程间的资源共享和同步问题。Python的threading模块提供了锁、事件等工具来保证线程安全。而多进程则可以通过共享内存或队列进行通信。

合理利用多线程和多进程能够显著提升程序的执行效率。但也要注意避免过度使用，以免增加系统负担或引入复杂的问题。

（编辑：91站长网）

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