Python并发编程实战：多线程与多进程精粹指南

Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种最常见且实用的手段。理解它们的区别和适用场景，有助于在实际开发中做出更优的选择。

多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求、文件读写等。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程无法真正实现并行计算，但在处理阻塞操作时仍能提升效率。

多进程则适合CPU密集型任务，如大量计算或图像处理。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。

在Python中，`threading`模块用于管理多线程，而`multiprocessing`模块则用于多进程编程。两者都提供了简单的接口，但也需要关注资源竞争和同步问题。

使用多线程时，需注意线程间的共享数据安全，可借助`Lock`或`Semaphore`等机制避免竞态条件。多进程则更适合独立任务，进程间通信通常使用`Queue`或`Pipe`。

本图基于AI算法，仅供参考

实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发模型。对于IO密集型任务，多线程是轻量级且高效的解决方案；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件潜力。

（编辑：92站长网）

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