Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种最常见的实现方式。它们各有优劣，适用于不同的场景。

AI模拟效果图，仅供参考

多线程适合处理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）的存在，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等待期间，线程可以切换执行，提升效率。

多进程则能够突破GIL的限制，利用多核CPU的优势，适合处理计算密集型任务。每个进程拥有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定的机制，如队列或管道。

在Python中，可以通过threading模块实现多线程，使用multiprocessing模块实现多进程。两者的基本用法类似，但需要注意资源管理和同步问题。

对于多线程程序，建议使用锁（Lock）或信号量（Semaphore）来避免多个线程同时修改共享资源。而多进程程序则可以通过Manager对象来管理共享数据。

实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。如果任务涉及大量计算，优先考虑多进程；如果任务以等待为主，多线程可能更合适。

正确使用并发编程可以显著提升程序性能，但也需要关注线程或进程间的通信与同步问题，避免出现竞态条件或死锁。

（编辑：91站长网）

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