Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python中实现并发编程的主要方式有两种：多线程和多进程。它们分别适用于不同的场景，选择合适的方案可以显著提升程序性能。

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并行执行，但对I/O操作来说，线程可以在等待时切换，提高效率。

多进程则利用多个独立的进程来运行任务，能够突破GIL的限制，适合CPU密集型计算。通过multiprocessing模块，可以轻松创建进程池或直接启动子进程，实现真正的并行处理。

在实际开发中，合理使用线程和进程可以优化程序性能。例如，一个Web爬虫可以使用多线程同时下载多个页面，而数据处理部分则用多进程进行并行计算。

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需要注意的是，多线程共享内存空间，容易引发竞态条件，因此需要使用锁（如threading.Lock）来保护共享资源。而多进程之间内存不共享，数据传递通常需要通过队列或管道。

总体而言，理解多线程与多进程的区别及适用场景，是编写高效并发程序的关键。根据具体需求选择合适的方式，才能充分发挥Python的并发能力。

（编辑：91站长网）

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