Python并发编程：多线程与多进程实战精粹

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最常用的方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择适合的方案。

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）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O操作中可以显著提升效率。

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的影响，能够充分利用多核CPU的性能。

在Python中，可以通过threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于创建多进程。两者的基本使用方式类似，但需要注意资源竞争和进程间通信的问题。

AI辅助设计图，仅供参考

实际开发中，合理选择并发模型是关键。对于需要高吞吐量的网络服务，多线程可能是更好的选择；而对于计算密集型应用，多进程更能发挥硬件优势。

异步编程也是一种高效的并发方式，尤其在处理大量I/O操作时表现出色。结合asyncio和await关键字，可以编写非阻塞的代码，提高程序响应速度。

掌握多线程与多进程的原理和用法，能够帮助开发者写出更高效、更稳定的Python程序，应对各种复杂的实际问题。

（编辑：站长网）

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