Python并发编程：多线程与多进程实战解析

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。两者各有适用场景，选择合适的方式能显著优化程序运行效率。

多线程适用于I/O密集型任务，比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操作时可以有效提高响应速度。

多进程则适合处理CPU密集型任务，如图像处理或科学计算。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的计算能力。

在实际开发中，可以通过threading模块实现多线程，使用multiprocessing模块实现多进程。对于简单的任务，多线程代码编写较为简洁；而多进程则需要考虑进程间通信和数据共享的问题。

使用多线程时需注意线程安全问题，避免多个线程同时修改共享资源导致的数据不一致。可以借助锁（Lock）或队列（Queue）等机制来协调线程间的操作。

对于多进程，可以利用Process类创建进程，并通过Manager或Pipe等工具进行进程间通信。虽然多进程的开销较大，但其并行性更强，更适合复杂计算任务。

AI辅助设计图，仅供参考

合理选择多线程或多进程，结合具体任务特点，能够充分发挥Python的并发优势，提升程序的整体性能。

（编辑：站长网）

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