Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。

多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，因此数据交换较为方便。但需要注意全局解释器锁（GIL）的存在，它限制了同一时间只有一个线程执行Python字节码。

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多进程使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，适合计算密集型任务。但进程间的通信比线程复杂，通常需要借助队列或管道。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据任务类型决定。例如，网络请求、文件读写等I/O操作适合多线程；而图像处理、科学计算等则更适合多进程。

编写并发程序时，应合理管理资源，避免竞态条件和死锁。使用锁（Lock）或信号量（Semaphore）可以控制对共享资源的访问。

实战中，可以结合asyncio库实现异步编程，进一步提升I/O密集型任务的性能。同时，注意代码的可读性和维护性，确保并发逻辑清晰可控。

（编辑：站长网）

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