Python并发编程：多线程与多进程实战精髓

AI模拟效果图，仅供参考

多线程通过共享内存空间实现数据交换，但受制于全局解释器锁（GIL），无法充分利用多核CPU的计算能力。在编写多线程程序时，需注意线程间的同步问题，避免出现竞态条件。

多进程则利用独立的内存空间，能够突破GIL的限制，真正实现并行计算。Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的接口，适合处理需要大量计算的任务。

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、文件下载等I/O操作适合多线程；而图像处理、科学计算等任务则更适合多进程。

使用threading模块可以快速构建多线程程序，但需要注意线程安全问题。使用Queue或Lock等工具能有效协调多个线程的执行顺序。

对于多进程，除了基本的Process类，还可以使用Pool来管理进程池，提高资源利用率。同时，跨进程的数据传递需借助Manager或Pipe等机制。

实践中应结合具体需求，合理设计并发结构，避免过度复杂化程序逻辑。理解不同并发模型的特点，有助于编写高效稳定的Python程序。

（编辑：91站长网）

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