Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合计算密集型任务。

在Python中，使用threading模块可以轻松创建多线程程序。每个线程共享全局解释器锁（GIL），这限制了多线程在CPU密集型任务中的性能提升。

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，适合处理大量计算任务。

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使用多线程时，需要注意线程间的资源竞争问题，可以通过锁（Lock）或队列（Queue）来协调多个线程的操作。

对于多进程，进程间通信通常使用Pipe或Manager，这些工具可以帮助不同进程之间传递数据或共享变量。

实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。例如，网络爬虫适合多线程，而图像处理可能更适合多进程。

合理利用并发编程可以显著提高程序效率，但也要注意避免过度使用线程或进程带来的资源消耗和复杂性。

（编辑：91站长网）

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