Python并发编程：多线程与多进程实战精髓

Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。

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多线程利用了Python的threading模块，能够同时执行多个任务，适合处理网络请求、文件读写等I/O操作。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。

多进程则通过multiprocessing模块创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，可以绕过GIL的限制，适合计算密集型任务。不过，进程之间的通信和资源管理比线程复杂。

在实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。例如，Web爬虫适合使用多线程，而图像处理或科学计算则更适合多进程。

使用线程时，需要注意资源共享和数据同步问题，可以借助Lock或Queue等工具避免竞态条件。而进程间通信则可以通过Pipe或Manager来实现。

合理设计并发结构能显著提升程序效率，但也要注意避免过度并发导致系统资源耗尽。掌握多线程与多进程的核心原理，才能在实战中游刃有余。

（编辑：51站长网）

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