Python并发编程：多线程与多进程实战解析

Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式。

多线程适用于需要同时执行多个任务但不涉及大量计算的场景。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程间的通信较为方便。

然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程无法真正实现并行计算。这意味着在CPU密集型任务中，多线程可能不会带来性能提升。

多进程则通过创建独立的进程来实现真正的并行计算。multiprocessing模块允许开发者利用多核CPU的优势。每个进程拥有独立的内存空间，因此数据共享需要额外的机制，如队列或管道。

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在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程通常更高效；而对于计算密集型任务，多进程更适合。

使用并发编程时，需要注意资源竞争和死锁等问题。合理设计程序结构，使用锁或同步机制可以避免这些问题。

实践中，可以通过结合多线程和多进程来优化程序性能。例如，在多线程中调用多进程任务，以充分利用系统资源。

（编辑：站长网）

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