Python并发编程实战：多线程与多进程手册

Python提供了多种并发编程的方式，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，理解它们的区别有助于编写更高效的程序。

多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。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。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。

使用threading模块可以创建多线程程序。通过定义一个目标函数，并将其传递给Thread类实例，可以启动多个线程。需要注意的是，线程之间共享内存，因此需要合理管理资源以避免竞态条件。

多进程则利用操作系统提供的进程隔离机制，能够绕过GIL的限制，适合CPU密集型任务。multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但每个进程都有独立的Python解释器和内存空间，这使得数据共享变得更加复杂。

在实际开发中，选择多线程还是多进程应根据具体需求决定。对于I/O操作，多线程可以提升效率；而对于计算密集型任务，多进程能更好地利用多核CPU。

AI绘制图，仅供参考

还可以使用asyncio等异步框架来处理高并发的I/O任务，这种方式在某些场景下比传统线程或进程更加轻量和高效。

（编辑：站长网）

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