Python并发编程：多线程与多进程深度实战解析

AI模拟效果图，仅供参考

多线程通过共享内存空间实现任务并行，适合处理需要频繁交互的数据。Python中的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，由于全局解释器锁（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。

相比之下，多进程利用独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，更适合CPU密集型任务。multiprocessing模块提供了类似threading的API，但实际运行时每个进程都有自己的Python解释器，资源消耗较大。

在选择多线程还是多进程时，需根据具体任务类型决定。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程能有效提高效率；而计算密集型任务则更适合多进程。

实际开发中，可以结合使用多线程与多进程，例如用多线程处理I/O，再通过多进程进行计算。异步IO（如asyncio）也是一种高效的并发方式，尤其适合高并发场景。

掌握并发编程的关键在于理解不同机制的工作原理及适用范围，合理选择工具才能发挥最大效能。

（编辑：91站长网）

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