Python并发编程：多线程与多进程实战精粹

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法，其中多线程和多进程是两种常见的选择。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于编写更高效的程序。

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多进程则适合CPU密集型任务，如科学计算或图像处理。通过使用multiprocessing模块，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。不过，进程之间的通信和资源管理比线程复杂，需要更多关注。

在实际开发中，合理选择多线程或多进程是关键。例如，一个Web服务器可能使用多线程来处理多个客户端请求，而一个数据处理程序则更适合使用多进程。

异步编程也是Python并发的一种方式，尤其适合高并发的网络应用。asyncio库结合await关键字，能够实现非阻塞的I/O操作，提高程序的整体吞吐量。

无论选择哪种并发方式，都需要关注线程安全和资源竞争问题。使用锁（Lock）、队列（Queue）等工具可以有效避免数据不一致等问题。

（编辑：91站长网）

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