Python并发编程实战：精通多线程与多进程

Python提供了多种实现并发编程的工具，其中多线程和多进程是最常见的两种方式。理解它们的区别和适用场景，是编写高效程序的关键。

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），多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行，但依然能提高程序的响应速度。

多进程则可以突破GIL的限制，适合计算密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而实现真正的并行处理。

2025AI辅助生成图，仅供参考

在使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题。可以使用threading模块中的Lock或RLock来避免竞态条件，确保数据的一致性。

对于多进程，共享内存或进程间通信（IPC）是常见需求。可以使用Value、Array等对象在进程间传递数据，或者借助Queue、Pipe等机制进行信息交换。

选择合适的并发模型，能够显著提升程序性能。根据任务类型合理使用多线程或多进程，是优化Python应用的重要策略。

（编辑：站长网）

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