Python并发编程：多线程与多进程实战手册

AI模拟效果图，仅供参考

在Python中，可以使用threading模块实现多线程编程。通过创建Thread对象并调用start()方法，可以启动多个线程。每个线程独立运行，但共享全局解释器锁（GIL），这限制了多线程在CPU密集型任务中的性能提升。

对于需要真正并行计算的任务，可以使用multiprocessing模块。该模块利用多进程技术，绕过GIL的限制，能够充分利用多核CPU的计算能力。通过Process类创建进程，并调用start()方法启动。

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。例如，网络请求、文件读写等I/O操作适合多线程；而图像处理、科学计算等计算密集型任务则更适合多进程。

除了基本的线程和进程管理，还可以使用concurrent.futures模块简化并发代码。该模块提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，使异步执行更加方便。

并发编程需要注意资源竞争和数据同步问题。可以使用锁（Lock）、信号量（Semaphore）等机制来保护共享资源，避免出现不可预料的错误。

（编辑：91站长网）

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