Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的实现方式。

多线程适用于需要频繁等待I/O操作的场景，例如网络请求或文件读写。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程，但需要注意全局解释器锁（GIL）的影响。

多进程则适合计算密集型任务，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU。multiprocessing模块允许开发者创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间。

2025效果图由AI设计，仅供参考

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于I/O密集型任务，多线程通常更轻量且易于实现；而计算密集型任务更适合多进程。

使用多线程时，需注意线程间的资源共享和同步问题，可借助锁（Lock）、队列（Queue）等工具保证数据一致性。多进程则可以通过共享内存或管道进行通信。

实战中，合理规划任务划分和资源管理是关键。通过对比不同方案的性能表现，可以选择最适合当前场景的并发模型。

（编辑：站长网）

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