Python并发编程：多线程与多进程深度实战解析

Python中并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。两者各有适用场景，选择合适的方式能显著优化程序运行效率。

多线程适用于I/O密集型任务，如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程无法真正并行执行CPU密集型操作。因此，在处理计算密集型任务时，多进程通常是更好的选择。

本图基于AI算法，仅供参考

多进程则利用multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的影响。这种方式适合需要大量计算的任务，如图像处理或科学计算。进程间通信可以通过队列或管道完成。

在实际应用中，应根据任务类型和资源情况选择合适的并发模型。同时，合理控制线程或进程的数量，避免系统资源过度消耗，确保程序稳定运行。

（编辑：92站长网）

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