Python并发编程：多线程与多进程实战解析

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多线程适合处理I/O密集型任务，比如网络请求、文件读写等。在这些场景中，程序经常处于等待数据传输完成的状态，此时线程切换可以有效利用空闲时间，提升整体效率。然而，由于Python的全局解释器锁（GIL）存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行运算。

多进程则绕过了GIL的限制，每个进程拥有独立的内存空间和Python解释器环境，因此可以真正并行执行任务。这种方式特别适合计算密集型操作，如图像处理、数据分析等。但进程的创建和销毁成本较高，进程间通信也更为复杂。

在实际开发中，选择threading还是multiprocessing，取决于任务的性质。I/O操作频繁的任务，使用threading模块可以简化逻辑，提高响应速度；而需要大量计算的任务，multiprocessing则是更优解。

并发编程中，资源竞争和死锁是必须面对的问题。无论使用线程还是进程，都需要合理设计程序结构，使用锁、信号量、队列等机制来协调任务执行顺序，确保数据安全。

借助queue模块可以实现线程或进程间的高效通信，而共享内存则为多进程间的数据交换提供了更高效的途径。这些技术的合理运用，将大大提升并发程序的稳定性和执行效率。

掌握多线程与多进程的使用，不仅能让程序跑得更快，更能让你对系统资源的掌控更加得心应手，为构建高性能Python应用打下坚实基础。

（编辑：站长网）

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