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，提供了多种实现并发的方法。其中，多线程和多进程是两种常见的并发方式，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，比如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在处理等待操作时能显著提高效率。

多进程则可以绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过创建多个进程，每个进程拥有独立的内存空间，能够充分利用多核CPU的性能。然而，进程间的通信和数据共享相对复杂，需要额外的机制来实现。

AI绘制图，仅供参考

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体的需求。对于需要频繁切换任务或等待外部资源的程序，多线程可能是更好的选择；而对于需要大量计算的任务，多进程更能发挥性能优势。

Python还提供了asyncio等异步编程模型，适用于高并发的I/O操作。结合不同技术，开发者可以根据项目特点灵活设计并发方案。

（编辑：站长网）

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