Python并发编程实战：多线程与多进程手册

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选择合适的方案。

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，但可以提高程序的响应速度。

多进程则能够绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过创建多个进程，每个进程拥有独立的内存空间，可以充分利用多核CPU的性能。

在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程。两者都提供了简单的API来管理并发任务。

使用多线程时需要注意线程安全问题，避免多个线程同时修改共享数据导致的数据不一致。可以通过锁机制（如Lock或RLock）来保护共享资源。

多进程虽然更强大，但进程间的通信成本较高。可以使用Queue、Pipe或Manager等工具进行进程间的数据交换。

AI辅助设计图，仅供参考

（编辑：站长网）

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