Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见且重要的方法。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。

多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法真正实现并行计算，但可以提升程序的响应速度，避免阻塞。

多进程则更适合CPU密集型任务，如大规模数据处理或科学计算。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。

在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程。两者的基本用法类似，但需要注意线程间共享数据时的同步问题，以及进程间通信的方式。

实际开发中，合理选择多线程或多进程能显著提高程序效率。例如，爬虫项目常使用多线程来同时下载多个网页，而视频转码等任务则更适合多进程处理。

除了标准库，还有一些第三方库如concurrent.futures、asyncio等，为并发编程提供了更高级的抽象，简化了代码编写。

AI辅助生成图，仅供参考

理解并发编程的核心概念，并结合具体需求选择合适的技术，是编写高效Python程序的关键。

（编辑：51站长网）

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