Python并发编程实战：精通多线程与多进程

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最常见的实现方式。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于在实际开发中做出更合适的选择。

多线程适用于 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。因此，在需要大量 CPU 计算的场景下，多进程通常是更好的选择。

使用 threading 模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数并将其传递给 Thread 类，就可以启动多个线程。需要注意的是，多线程之间共享内存，因此在处理共享数据时要格外小心，避免出现竞态条件。

对于多进程，Python 提供了 multiprocessing 模块。与多线程不同，多进程可以绕过 GIL 的限制，真正实现并行计算。每个进程都有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定的机制，如队列或管道来完成。

本图基于AI算法，仅供参考

在实际应用中，合理选择多线程或多进程能够显著提升程序性能。同时，要注意资源管理和异常处理，确保程序的稳定性和可靠性。

（编辑：92站长网）

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