Python并发编程实战：精通多线程与多进程

Python提供了多种方式实现并发编程，其中多线程和多进程是最常见的两种方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于选择合适的方案。

多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。

使用`threading`模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数并启动线程，可以实现任务的并行执行。但需要注意线程之间的资源共享问题，合理使用锁机制可以避免数据竞争。

对于多进程编程，`multiprocessing`模块提供了类似`threading`的接口，但每个进程拥有独立的内存空间。这使得多进程更适合处理CPU密集型任务，能够充分利用多核CPU的优势。

AI辅助生成图，仅供参考

（编辑：51站长网）

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