Python并发编程：多线程与多进程实战精解

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实现方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。

本图基于AI算法，仅供参考

多线程利用Python的threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，适合处理需要频繁切换的任务。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。

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，能够绕过GIL限制，充分利用多核CPU的优势。对于计算密集型任务，多进程通常是更好的选择。

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操作更适合多线程；而视频编码、科学计算等任务则更适合多进程。

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冲突。可以使用锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程间的操作。

对于多进程，进程间通信（IPC）是关键，可以通过管道（Pipe）、队列（Queue）或共享内存等方式实现数据交换。合理设计进程间的协作机制能显著提高程序效率。

掌握多线程与多进程的使用技巧，能帮助开发者编写出更高效、更稳定的Python程序，应对复杂的应用场景。

（编辑：92站长网）

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