Python并发编程：多线程与多进程实战精粹

Python作为一门广泛使用的编程语言，其并发编程能力在处理高负载任务时显得尤为重要。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。

多线程适合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）限制，多线程无法真正实现并行计算，但在I/O等待期间，线程可以切换执行，提高整体效率。

多进程则更适合CPU密集型任务，如数据计算或图像处理。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。

AI辅助生成图，仅供参考

使用Python的threading模块可以轻松创建多线程程序，而multiprocessing模块则提供了多进程的支持。合理利用这些工具，能够显著提升程序的运行效率。

并发编程虽然强大，但也带来了复杂性。需要注意线程间的数据同步问题，避免出现竞态条件或死锁。使用锁、队列等机制可以有效管理资源访问。

掌握多线程与多进程的使用技巧，能够帮助开发者构建更高效、稳定的Python应用，应对各种复杂的业务场景。

（编辑：51站长网）

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