Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各自适用于不同的场景。

多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求、文件读写等。由于Python的全局解释器锁（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，但在I/O操作中可以提高程序的响应速度。

多进程则能够突破GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。它适合处理计算密集型任务，如图像处理、大规模数据计算等。Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的功能。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体任务类型来决定。对于需要频繁切换上下文的任务，多线程可能更高效；而对于需要大量计算的任务，多进程通常表现更好。

使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题，避免出现竞态条件。可以通过锁（Lock）、队列（Queue）等机制来协调线程之间的操作。

AI绘制图，仅供参考

多进程虽然能更好地利用CPU资源，但进程之间的通信和数据共享相对复杂，通常需要借助管道（Pipe）、共享内存（Shared Memory）或消息队列等方式。

总体来说，理解多线程与多进程的区别及其适用场景，有助于编写出更高效、稳定的并发程序。

（编辑：站长网）

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