Python并发编程实战：精通多线程与多进程

Python提供了多种实现并发编程的工具，其中多线程和多进程是最常见的两种方式。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合计算密集型任务。

在Python中，使用threading模块可以创建和管理线程。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便。但需要注意的是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。

对于需要真正并行计算的任务，可以使用multiprocessing模块。该模块通过创建独立的进程来绕过GIL的限制，每个进程拥有自己的内存空间，适合处理计算密集型任务。

在编写多线程程序时，应合理使用锁（Lock）或条件变量（Condition）来避免竞态条件。同时，注意线程间的通信与同步问题，确保数据的一致性和安全性。

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多进程程序则可以通过共享内存或队列（Queue）进行进程间通信。使用Process类创建进程，并利用join()方法等待所有子进程完成。

实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体任务的性质。理解两者的区别和适用场景，能够帮助开发者更高效地设计并发程序。

（编辑：91站长网）

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