Python并发编程：多线程与多进程实战指南

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，理解它们的差异有助于选择合适的方案。

AI模拟效果图，仅供参考

多线程适合处理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）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算，但在I/O等待期间，线程可以切换执行，提高效率。

多进程则更适合CPU密集型任务，如图像处理或数值计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。

在Python中，使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义目标函数并启动线程，可以实现并发执行。需要注意的是，共享资源访问时要使用锁机制，防止数据竞争。

对于多进程，multiprocessing模块提供了类似threading的接口。创建进程时，需要确保可序列化的数据传递，并合理管理进程间的通信。

实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发方式。同时，注意资源管理和异常处理，以保证程序的稳定性和可靠性。

（编辑：91站长网）

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