Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。

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密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O操作时可以提高效率。

多进程则更适合处理CPU密集型任务。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口来管理进程。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求来决定。例如，对于Web服务器来说，多线程可以更好地处理大量并发连接；而对于科学计算或数据处理，多进程可能更加合适。

使用多线程时，需要注意线程间的同步问题，比如使用Lock、Semaphore等机制避免资源竞争。而多进程则需要考虑进程间通信（IPC）的问题，如使用Queue或Pipe进行数据交换。

AI分析图，仅供参考

（编辑：站长网）

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