Python并发编程：多线程与多进程实战深度剖析

Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其是在处理I/O密集型任务时，多线程和多进程可以显著提高效率。理解两者的区别和适用场景是关键。

多线程适用于I/O操作频繁的任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O等待期间，线程可以切换执行，提高整体效率。

多进程则突破了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计算。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于需要共享数据或轻量级任务，多线程更合适；而对于需要高计算能力或避免GIL影响的场景，多进程更为高效。

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实战中，可以通过`concurrent.futures`模块简化多线程和多进程的调用，提供统一的接口，使代码更简洁易维护。

（编辑：站长网）

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