Python并发编程实战：多线程与多进程手册

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见的实现手段。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于编写更高效的程序。

多线程适合处理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）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，但依然可以提升程序的响应速度。

多进程则能够突破GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。对于计算密集型任务，如图像处理或科学计算，使用多进程通常能带来显著的性能提升。

在Python中，可以通过threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于创建多进程。两者的基本用法类似，但需要注意资源共享和通信的问题。

对于多线程程序，共享变量可能引发竞态条件，因此需要使用锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程间的操作。多进程之间则可以通过管道（Pipe）或共享内存（Shared Memory）进行通信。

AI分析图，仅供参考

选择多线程还是多进程，应根据具体任务类型和系统资源来决定。合理利用并发技术，可以有效提升程序的执行效率和用户体验。

（编辑：站长网）

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