Python并发编程：多线程与多进程实战精解

Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。理解它们的区别和适用场景有助于编写更高效的代码。

多线程适用于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）限制，多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行，但可以提高程序的响应速度。

多进程则能绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，避免了线程间的资源竞争问题。

在实际开发中，合理选择多线程或多进程取决于任务类型。例如，爬虫程序常使用多线程来同时下载多个网页，而图像处理等计算任务更适合多进程。

AI模拟效果图，仅供参考

无论选择哪种方式，都需要关注资源占用和性能瓶颈。过度创建线程或进程可能导致系统资源耗尽，影响整体性能。

（编辑：91站长网）

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