Python并发编程实战：多线程与多进程宝典

Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程与多进程是两种常见的并发方式，它们各有适用场景。

多线程适用于需要同时执行多个任务但每个任务耗时较短的情况。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算。

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多进程则利用操作系统提供的进程机制，能够绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。multiprocessing模块允许开发者创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，从而避免了线程间的资源竞争问题。

在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程通常更高效；而对于数学计算、图像处理等任务，多进程可能带来更好的性能提升。

除了标准库，第三方库如concurrent.futures也提供了更高级的抽象，简化了并发代码的编写。合理使用这些工具可以显著提高程序的响应速度和吞吐量。

并发编程虽然强大，但也带来了复杂性。开发者需要注意线程间的数据同步和资源竞争问题，避免出现死锁或竞态条件。

（编辑：91站长网）

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