Python并发编程实战：多线程与多进程宝典

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方式。其中，多线程和多进程是两种最常见的并发模型。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于编写更高效的程序。

多线程适合处理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。因此，在需要充分利用多核CPU时，通常会选择多进程。

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使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数并将其传递给Thread类，即可启动多个线程。需要注意的是，多线程之间共享内存，因此必须谨慎处理数据同步问题，避免竞态条件。

多进程则利用了操作系统提供的进程管理功能。每个进程都有独立的内存空间，因此无需担心数据竞争问题。multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但更适合计算密集型任务。通过Process类可以创建进程，并利用Queue或Pipe进行进程间通信。

在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。对于I/O操作，多线程可能是更轻量的选择；而对于计算密集型任务，多进程能更好地发挥硬件性能。合理利用这两种技术，可以显著提升程序的效率和响应速度。

（编辑：91站长网）

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