Python并发编程：多线程与多进程实战精粹

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方式。其中，多线程和多进程是两种常见的并发模型，适用于不同的应用场景。

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）的存在，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等待期间可以提升程序效率。

多进程则适合处理CPU密集型任务，能够充分利用多核CPU的优势。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，从而避免GIL的限制。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据任务类型来决定。例如，爬虫程序通常使用多线程来提高网络请求的速度，而图像处理或科学计算则更适合多进程。

AI分析图，仅供参考

使用多线程时，需要注意线程间的同步问题，如使用threading模块中的Lock或Semaphore来避免资源竞争。而多进程则可以通过Queue或Pipe进行进程间通信。

实践中，合理设计并发结构能显著提升程序性能。建议从简单示例入手，逐步掌握线程与进程的使用方式，并结合具体需求进行优化。

（编辑：站长网）

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