Python并发编程实战：多线程与多进程手册

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的实现方法。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合适的方案。

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多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。Python的threading模块允许创建多个线程，每个线程可以独立执行任务。然而，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。

多进程则利用了操作系统提供的进程管理功能，每个进程都有独立的内存空间。通过multiprocessing模块，可以创建多个进程来执行任务。这种方式能够绕过GIL的限制，在多核CPU上实现真正的并行处理。

在使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题。共享变量可能导致数据竞争，因此需要使用锁（Lock）或信号量（Semaphore）等同步机制来保证数据一致性。

多进程虽然避免了GIL的问题，但进程间通信（IPC）较为复杂。可以使用队列（Queue）、管道（Pipe）或共享内存等方式进行数据交换，确保各进程之间能够高效协作。

选择多线程还是多进程，应根据具体任务类型和性能需求来决定。对于I/O密集型任务，多线程是更轻量的选择；而对于CPU密集型任务，多进程则更具优势。

（编辑：91站长网）

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