Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python的并发编程是提升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。选择合适的并发模型可以显著优化程序性能。

多线程适用于I/O密集型任务，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。

多进程则能突破GIL的限制，适合处理CPU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。

在实际应用中，需要根据任务类型选择合适的并发方式。对于I/O操作，使用多线程可以提高响应速度；而对于计算密集型任务，多进程更为高效。

使用threading模块时，需要注意线程间的资源共享问题。可以通过锁（Lock）或队列（Queue）来协调多个线程的操作，避免数据竞争。

对于多进程，可以利用Process类创建进程，并通过Manager共享数据。同时，进程间通信通常依赖于队列或管道，确保数据传递的安全性。

AI分析图，仅供参考

实践中，合理设计并发结构能够提升程序的整体性能。建议从简单示例入手，逐步优化并发逻辑，以达到最佳效果。

（编辑：站长网）

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