Python并发编程：多线程与多进程实战深度解析

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见且重要的方法。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合适的并发模型。

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多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求、文件读写等。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等待期间，线程可以切换执行，提高程序效率。

多进程则能够突破GIL的限制，利用多核CPU的优势，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，避免了GIL带来的性能瓶颈。

在实际应用中，需要根据任务类型选择合适的并发方式。对于需要频繁交互或共享数据的任务，多线程可能更方便；而对于计算量大、独立性强的任务，多进程更能发挥性能优势。

编写并发程序时，需要注意线程安全和进程间通信的问题。使用锁、队列等机制可以有效避免资源竞争，确保程序的稳定性和正确性。

熟悉多线程与多进程的特点和使用方法，能够帮助开发者写出更高效、可靠的Python程序。

（编辑：91站长网）

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