Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的并发方式，它们各有适用场景。

多线程适用于需要同时执行多个任务但不涉及大量计算的场景。Python中的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。由于全局解释器锁（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。

多进程则能够突破GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而实现真正的并行计算。

在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。例如，网络爬虫、文件下载等I/O操作适合多线程；而图像处理、科学计算等计算密集型任务更适合多进程。

使用多线程时需要注意线程安全问题，避免多个线程同时修改共享数据导致的数据不一致。可以使用锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程间的操作。

本图基于AI算法，仅供参考

掌握多线程与多进程的使用方法，能有效提升程序的效率和响应速度，是Python开发者必备的技能之一。

（编辑：92站长网）

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