Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程则更适合计算密集型任务。

多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，因此数据交换较为方便。但受全局解释器锁（GIL）的影响，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算。

AI辅助设计图，仅供参考

多进程使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制。适合处理大量计算任务，但进程间的通信和数据共享相对复杂。

在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体场景决定。例如，网络爬虫、文件读写等I/O操作适合多线程；而图像处理、科学计算等计算任务更适合多进程。

使用多线程时，需要注意线程安全问题，合理使用锁机制避免数据竞争。多进程则可通过队列或管道进行进程间通信，确保数据传递的可靠性。

熟悉Python的并发模型有助于编写高效、稳定的程序。理解不同并发方式的优缺点，并结合实际需求灵活运用，是提升开发效率的关键。

（编辑：站长网）

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