Python并发编程实战：多线程与多进程手册

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于选择合适的方案。

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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实现并行计算，但可以提高程序的响应速度。

多进程则适合处理CPU密集型任务，如大量数据计算。每个进程都有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。

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。

使用多线程时，建议结合队列（queue）或锁（lock）来管理资源访问，防止数据竞争。而多进程则可以通过共享内存或管道进行通信。

实际开发中，应根据任务类型和性能需求选择合适的并发方式。对于简单任务，多线程可能更易于实现；而对于复杂计算，多进程可能是更好的选择。

掌握多线程与多进程的使用，能显著提升程序的效率和用户体验，是Python开发者必备的技能之一。

（编辑：站长网）

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