Python并发编程实战：多线程与多进程手册

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择适合的方案。

AI辅助生成图，仅供参考

多线程适用于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，反而可能因为上下文切换带来额外开销。

多进程则能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。它适合处理计算密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。然而，进程之间的通信和资源管理比线程更复杂，需要更多的系统资源。

在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程编程。两者都提供了简单的API，但需要注意线程安全和进程间同步的问题。

对于实际开发，应根据任务类型选择合适的并发方式。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程是更轻量的选择；如果任务需要大量计算，多进程更能发挥硬件潜力。

无论选择哪种方式，合理设计程序结构、避免竞态条件和资源争用都是关键。通过实践和测试，可以找到最适合项目需求的并发策略。

（编辑：51站长网）

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