Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种最常见的技术。它们各有优劣，适用于不同的场景。

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）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算，但在I/O操作中可以有效提升性能。

在Python中，可以通过threading模块创建多线程程序。每个线程共享进程的内存空间，因此线程间的通信相对简单，但需要处理同步问题，如使用Lock或Semaphore来避免数据竞争。

相比之下，多进程适合处理CPU密集型任务。由于每个进程都有独立的内存空间，进程间的数据共享较为复杂，但能够绕过GIL的限制，真正实现并行计算。

multiprocessing模块是Python中实现多进程的主要工具。通过fork或spawn方式创建进程，可以充分利用多核CPU的计算能力，提高程序执行效率。

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选择多线程还是多进程，应根据具体任务类型进行权衡。对于I/O密集型任务，多线程是更轻量的选择；而对于计算密集型任务，多进程则更具优势。

（编辑：91站长网）

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