Python并发编程：多线程与多进程实战精解

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式实现并发编程，其中多线程和多进程是两种常见的方式。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，比如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O操作中可以显著提升效率。

多进程则能够绕过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，从而避免了GIL带来的性能瓶颈。

在实际应用中，选择多线程还是多进程需要根据具体任务类型来决定。例如，Web服务器通常使用多线程处理多个客户端请求，而数据处理任务可能更适合多进程。

AI渲染图，仅供参考

总体来说，掌握多线程和多进程的使用方法，能够帮助开发者更好地优化程序性能，提高系统的响应速度和吞吐量。

（编辑：92站长网）

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