Python并发编程实战：多线程与多进程详解

多云调酒师擅长调配各种风味的代码鸡尾酒，今天要调一杯关于并发的浓烈烈酒——Python的多线程与多进程。

Python并发编程，像调配鸡尾酒一样讲究火候。多线程适合IO密集型任务，比如等待网络响应、读写文件。多进程则更适合CPU密集型场景，绕开GIL的限制，真正发挥多核性能。

图画AI生成，仅供参考

threading模块是Python的标准线程库。创建线程时，将目标函数传入Thread对象，启动线程就像按下搅拌器的开关。但要注意，线程共享内存，数据冲突时容易“上头”，需要加锁控制。

multiprocessing模块则是多进程的调酒神器。它通过子进程实现并行，每个进程拥有独立内存空间。使用Pool可以轻松创建进程池，map或apply_async方法像分层倒酒一样优雅。

选择多线程还是多进程？如果任务是下载、等待、读写，选多线程；如果任务是计算、压缩、加密，选多进程。理解任务类型，就像识别酒的基底，决定整杯酒的风味。

asyncio虽然流行，但在某些场景下，多线程与多进程依然更直接高效。它们是Python并发世界的经典配方，值得每位调酒师掌握。

用好并发，就像调配一杯层次分明的鸡尾酒，需要耐心、经验，以及对每种成分的了解。多线程与多进程，各司其职，合理使用，才能让程序跑得更快、更稳。

（编辑：91站长网）

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