Python并发编程实战：多线程与多进程详解

Python中的并发编程是提升程序效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。

多线程适用于I/O密集型任务，通过threading模块实现。线程之间共享内存空间，数据交换方便，但受全局解释器锁（GIL）限制，在CPU密集型任务中无法真正并行。

启动多线程时，可通过创建Thread对象并调用start()方法运行线程，使用join()方法确保主线程等待所有子线程完成。

多进程则更适合CPU密集型任务，通过multiprocessing模块实现。每个进程拥有独立内存空间，绕过GIL限制，能真正实现并行计算。

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进程间通信可通过Queue或Pipe等工具完成，虽然比线程稍复杂，但能有效避免数据竞争问题。

选择并发方式应根据任务类型决定。频繁I/O操作如网络请求、文件读写适合多线程；大量计算如图像处理、数据分析更适合多进程。

合理使用并发能显著提升性能，但需注意控制并发数量，避免系统资源耗尽。线程或进程数应根据硬件配置和任务特性合理设定。

实际开发中，可结合使用多线程与多进程，例如用多进程处理计算，用多线程处理I/O，从而达到性能最优。

（编辑：百客网 - 域百科网）

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