Python并发编程实战：多线程与多进程宝典

Python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并发方式，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，适合处理大量I/O操作，例如网络请求或文件读写。由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算，但在I/O密集型任务中仍能有效提升效率。

AI绘制图，仅供参考

在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程是更轻量的选择；若任务需要大量计算，则多进程更为合适。

除了标准库，第三方库如concurrent.futures和asyncio也为并发编程提供了更多便利。这些工具简化了异步编程和线程池管理，使代码更易维护和扩展。

合理设计并发结构可以显著提升程序性能，但也需要注意线程安全和资源竞争问题。使用锁、队列等同步机制可避免数据混乱，确保程序稳定运行。

（编辑：站长网）

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