Python并发编程实战：精通多线程与多进程

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择合适的方案。

AI辅助设计图，仅供参考

多进程则适合处理CPU密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。

在实际开发中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于创建多进程。两者都提供了线程池或进程池的功能，便于管理多个任务。

共享数据是并发编程中的一个关键问题。多线程中可以通过锁（Lock）或队列（Queue）来同步访问共享资源，而多进程中则需要使用Manager或Pipe等机制进行通信。

正确使用并发编程可以显著提升程序效率，但也要注意避免竞态条件、死锁等问题。合理设计程序结构，结合具体需求选择合适的技术手段，才能发挥并发的优势。

（编辑：站长网）

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