Python并发编程：多线程与多进程实战精粹

Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其是在处理I/O密集型任务时。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。

多线程利用了Python的threading模块，能够在同一个进程中并行执行多个线程。由于全局解释器锁（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，但在处理网络请求或文件读写等I/O操作时表现良好。

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，适合CPU密集型任务。虽然进程间的通信比线程复杂，但其并行性更强，能充分利用多核CPU的优势。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求来决定。对于I/O密集型应用，如Web爬虫或数据库查询，多线程通常是更高效的选择；而对于计算密集型任务，如图像处理或科学计算，多进程更适合。

编写并发程序时，需要注意资源竞争和同步问题。可以使用锁（Lock）、队列（Queue）等工具来协调多个线程或进程的执行，避免数据不一致或死锁等问题。

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（编辑：站长网）

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