Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各有适用场景。

多线程利用了Python的threading模块，适合处理需要等待外部资源的任务，如网络请求或文件读写。由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，更适合计算密集型任务。但进程之间的通信和资源占用比线程更高。

在实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。例如，Web服务器常用多线程处理多个客户端连接，而科学计算则更倾向于多进程。

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错误。可以借助锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程操作。

AI辅助设计图，仅供参考

多进程虽然更强大，但启动和管理进程的开销较大。合理控制进程数量，避免系统资源过度消耗，是优化性能的关键。

熟悉这两种并发模型的优缺点，并结合具体需求进行选择，能有效提升程序的效率和稳定性。

（编辑：站长网）

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