Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python中的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并发方式，它们各有适用场景。

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多进程则利用了操作系统级别的进程调度，能够绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但每个进程都有独立的内存空间，数据共享需要额外处理。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。例如，网络爬虫、文件下载等I/O操作更适合多线程；而图像处理、科学计算等计算密集型任务则更适合多进程。

使用多线程时，需要注意线程安全问题，避免多个线程同时修改共享资源导致的数据错误。可以使用锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程间的操作。

对于多进程，进程间通信（IPC）是关键。可以使用Pipe、Manager或共享内存等方式传递数据，确保各进程间的信息同步与一致性。

实践中，合理设计并发结构能显著提升程序效率。建议结合具体任务类型和系统资源进行测试和优化。

（编辑：51站长网）

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