Python并发编程：多线程与多进程实战深度剖析

AI分析图，仅供参考

多线程通过共享内存的方式运行，每个线程可以独立执行任务，但受制于全局解释器锁（GIL），Python的多线程并不能真正实现并行计算。因此，在CPU密集型任务中，多线程的优势并不明显。

多进程则利用操作系统提供的进程管理机制，每个进程拥有独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，实现真正的并行计算。在处理大量计算任务时，多进程通常比多线程更高效。

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体任务类型。例如，网络爬虫、文件读写等I/O操作适合使用多线程；而图像处理、科学计算等需要大量计算的任务更适合多进程。

Python标准库中的`threading`模块提供了多线程的支持，而`multiprocessing`模块则用于创建多进程。两者都提供了简单的API，便于快速实现并发逻辑。

除了标准库，第三方库如`concurrent.futures`也简化了并发编程的复杂度，支持线程池和进程池，使得代码更加简洁和易维护。

并发编程需要注意资源竞争和数据同步问题，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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