Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其是在处理I/O密集型任务时。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。

多线程通过共享内存的方式运行，适合处理需要频繁交换数据的任务。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，由于全局解释器锁（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。

相比之下，多进程利用独立的内存空间，可以绕过GIL的限制，更适合CPU密集型任务。Python的multiprocessing模块提供了类似threading的API，但需要更多的系统资源。进程间通信（IPC）通常需要使用队列或管道等机制。

AI生成的示意图，仅供参考

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。例如，网络爬虫适合用多线程，而图像处理则更适合多进程。合理利用这两种技术可以显著提高程序效率。

编写并发程序时，需要注意线程安全和资源竞争问题。使用锁（Lock）或信号量（Semaphore）可以避免数据不一致。同时，避免过度创建线程或进程，以免造成系统负担。

（编辑：百客网 - 域百科网）

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