Python并发编程：多线程与多进程实战精髓

Python的并发编程是提升程序效率的重要手段，多线程和多进程是两种常见的实现方式。它们各自适用于不同的场景，理解其差异有助于更好地选择合适的技术。

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）限制，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，线程可以切换执行，提高整体效率。

多进程则突破了GIL的限制，能够充分利用多核CPU进行并行计算。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。然而，进程间的通信和内存管理比线程更复杂。

本图基于AI算法，仅供参考

在实际开发中，可以通过threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程编程。两者都提供了简单的接口，但需要注意资源竞争和同步问题。

合理设计并发模型，结合任务类型和系统资源，才能充分发挥Python并发编程的优势。理解线程与进程的区别，并根据需求灵活应用，是编写高效程序的关键。

（编辑：92站长网）

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