Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python的并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。选择合适的并发模型可以显著优化程序性能。

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密集型任务中无法真正实现并行计算。

多进程则可以绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间。

本图基于AI算法，仅供参考

使用threading模块时，需注意线程间的资源共享问题。共享数据可能导致竞态条件，可通过锁机制（如Lock或RLock）进行同步控制。

对于多进程编程，建议使用Process类创建进程，并利用Queue或Pipe进行进程间通信。这种方式能够有效避免资源竞争，提高程序稳定性。

实践中，可以通过测试不同方案的性能来选择最优解。同时，注意资源释放和异常处理，确保程序运行的健壮性。

（编辑：92站长网）

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