Python并发编程：多线程与多进程应用探索

本图基于AI算法，仅供参考

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）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，但在处理大量I/O操作时仍然非常有效。

多进程则能够突破GIL的限制，适合用于CPU密集型任务。通过使用multiprocessing模块，可以创建多个进程，每个进程拥有独立的内存空间，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取决于具体需求。如果任务主要涉及等待外部资源，如数据库查询或HTTP请求，多线程可能是更好的选择。而对于需要大量计算的任务，多进程更能发挥性能优势。

Python还提供了asyncio等异步编程模型，适用于高并发的I/O操作。结合不同技术，可以根据项目特点设计更高效的并发方案。

（编辑：92站长网）

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