Python并发编程：多线程与多进程应用探索

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，理解它们的区别有助于更好地选择合适的方案。

AI分析图，仅供参考

多进程则可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。对于计算密集型任务，如图像处理或大规模数据计算，多进程通常是更优的选择。Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的接口。

在实际应用中，需要根据任务类型选择合适的技术。例如，Web服务器常使用多线程来处理多个客户端请求，而科学计算项目可能更适合多进程。

异步编程也是Python中的一种并发方式，通过asyncio库实现。它与多线程和多进程不同，适用于高并发、低延迟的场景。

无论选择哪种方式，都需要关注资源竞争和线程安全问题。合理使用锁、队列等工具可以避免程序出现不可预期的行为。

（编辑：站长网）

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