Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种常见的实现方式，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、文件读写等。在这些任务中，线程会因为等待I/O而阻塞，此时其他线程可以继续执行，从而提高程序的整体效率。Python中的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。

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然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程并不能真正实现并行计算。这意味着在同一时刻，只有一个线程可以执行Python字节码，因此多线程在CPU密集型任务中效果有限。

对于需要充分利用多核CPU的场景，多进程通常是更好的选择。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程都有自己的Python解释器和内存空间，从而避免了GIL的限制。这种方式适合处理计算密集型任务，如数据处理、图像渲染等。

在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于具体的应用需求。如果任务主要涉及I/O操作，多线程可能更合适；如果任务需要大量计算，多进程则更具优势。

无论选择哪种方式，都需要合理设计程序结构，避免资源竞争和死锁等问题。同时，使用适当的同步机制，如锁、队列等，可以确保程序的稳定性和正确性。

（编辑：92站长网）

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