Python并发编程：多线程与多进程实战精粹

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方式，它们各有适用场景，理解其区别有助于编写更高效的程序。

AI模拟效果图，仅供参考

多进程则适合处理CPU密集型任务，如科学计算或图像处理。通过创建多个独立的进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。

在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程。两者的基本用法类似，但需要注意线程间共享数据时的同步问题，以及进程间通信的方式。

实战中，合理选择并发模型至关重要。例如，在Web爬虫中，多线程可以同时发起多个HTTP请求；而在大数据处理中，多进程能显著加快计算速度。

除了标准库，还可以借助第三方库如concurrent.futures简化并发编程。它提供了统一的接口，使代码更简洁且易于维护。

理解并发的本质，结合实际需求选择合适的方案，才能充分发挥Python在并发编程中的潜力。

（编辑：91站长网）

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