Python并发编程：多线程与多进程实战手册

发布时间：2025-08-20 08:55:56 所属栏目：资讯来源：DaWei

导读： 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方式。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择适合的方案。多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。

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方式。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择适合的方案。

多线程适用于I/O密集型任务，比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。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。

本图基于AI算法，仅供参考

在Python中，可以使用threading模块来创建多线程程序。通过定义一个目标函数并将其传递给Thread类，可以轻松启动多个线程。需要注意的是，共享数据的访问需要同步机制，如锁（Lock），以避免竞态条件。

多进程则利用multiprocessing模块，能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU。每个进程都有独立的内存空间，因此数据共享不如线程方便，但安全性更高。对于计算密集型任务，多进程能显著提升性能。

实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发模型。例如，Web服务器常使用多线程处理多个客户端请求，而科学计算则更适合多进程。

无论是多线程还是多进程，合理设计程序结构、控制资源访问和处理异常都是保证程序稳定运行的关键。

（编辑：92站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!