Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python中并发编程是提高程序效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。两者各有优劣，适用于不同的场景。

多线程适合处理I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算。

多进程则可以绕过GIL的限制，利用多核CPU的优势。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间。这种方式更适合计算密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据任务类型来决定。对于IO密集型任务，多线程能有效提升性能；而对于CPU密集型任务，多进程更能发挥硬件潜力。

使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题，合理使用锁机制避免数据竞争。而多进程虽然隔离性更好，但进程间通信（IPC）相对复杂，需要额外的处理。

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实践中，可以通过结合两种方式来优化性能，例如使用多线程处理I/O，同时用多进程进行计算。掌握这两种并发模型，能够帮助开发者构建更高效、稳定的程序。

（编辑：站长网）

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