Python并发编程实战：多线程与多进程手册

Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。

多线程通过共享内存空间实现并行执行，适合处理大量等待I/O操作的任务。Python中的threading模块提供了创建和管理线程的功能，但需要注意全局解释器锁（GIL）的影响，它限制了同一时间只有一个线程执行Python字节码。

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多进程则利用独立的内存空间，能够真正实现并行计算，避免了GIL的限制。multiprocessing模块是Python中用于多进程编程的标准库，适合计算密集型任务。不过，进程之间的通信和数据共享比线程更复杂。

在选择多线程或多进程时，应根据任务类型进行权衡。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程通常足够；而对于需要大量CPU计算的任务，多进程更能发挥硬件优势。

合理使用线程池或进程池可以提高资源利用率，减少频繁创建和销毁线程/进程的开销。concurrent.futures模块提供了一个高层次的接口，简化了并发任务的管理。

编写并发程序时，应注意同步机制，如使用锁（Lock）、信号量（Semaphore）等，防止多个线程/进程同时修改共享数据导致错误。

实践中，建议从简单示例入手，逐步理解并发模型的工作原理，并结合实际需求优化代码结构和资源分配。

（编辑：91站长网）

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