Python并发编程：多线程与多进程应用探索

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。多线程和多进程是其中两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。

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多进程则可以绕过GIL的限制，利用多核CPU的优势。对于需要大量计算的任务，如图像处理或科学计算，使用多进程通常能显著提升性能。Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的接口。

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程可能是更好的选择；如果任务计算量大且需要充分利用CPU，多进程则更为合适。

除了标准库，还有第三方库如concurrent.futures和asyncio，为并发编程提供了更高级的抽象。这些工具简化了代码编写，同时保持了良好的可维护性。

并发编程虽然强大，但也带来了复杂性。开发者需要关注线程间的数据同步、资源竞争等问题，以避免潜在的错误。

（编辑：91站长网）

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