Python并发编程实战：多线程与多进程宝典

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。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。

在Python中，使用threading模块可以轻松创建多线程程序。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便，但需要处理同步问题。

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间，避免了全局解释器锁（GIL）的限制，适合计算密集型任务。

选择多线程还是多进程，取决于具体的应用场景。如果任务涉及大量I/O操作，如网络请求或文件读写，多线程通常是更好的选择。

AI辅助设计图，仅供参考

合理利用多线程和多进程，可以显著提升程序的执行效率，但也需要关注资源管理和错误处理，确保程序稳定运行。

（编辑：站长网）

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