Python并发编程实战：精通多线程与多进程

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。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择适合的方案。

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 密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。

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多进程则利用了操作系统提供的进程管理功能，能够绕过 GIL 的限制，实现真正的并行计算。multiprocessing 模块提供了类似 threading 的接口，但每个进程都有自己独立的内存空间，减少了数据竞争的风险。

在实际开发中，可以根据任务类型选择合适的并发方式。对于 I/O 密集型任务，多线程能提高效率；而对于 CPU 密集型任务，多进程更能发挥硬件性能。

合理使用并发编程可以显著提升程序性能，但也需要关注同步、通信和资源管理等问题，以确保程序的稳定性和可维护性。

（编辑：91站长网）

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