Python并发编程实战：精通多线程与多进程

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方法。其中，多线程和多进程是两种常见的并发模型，它们各自适用于不同的场景。

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密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O操作时可以有效提升程序效率。

多进程则能够突破GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。对于计算密集型任务，如图像处理或科学计算，使用多进程通常能带来显著的性能提升。

在Python中，`threading`模块用于创建和管理多线程，而`multiprocessing`模块则用于多进程编程。两者在API设计上有相似之处，但底层实现和适用场景有所不同。

AI模拟效果图，仅供参考

实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。合理利用多线程和多进程，可以显著提高程序的执行效率和响应速度。

（编辑：91站长网）

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