Python并发编程：多线程与多进程实战精髓

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在实际开发中做出合理的选择。

多线程适用于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）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在处理等待时间较长的操作时，可以有效提升程序的响应速度。

多进程则适合处理CPU密集型任务，如数据计算或图像处理。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。然而，进程之间的通信和资源管理比线程更复杂，需要更多的系统资源。

AI渲染图，仅供参考

Python标准库中的threading和multiprocessing模块为多线程和多进程编程提供了基础支持。结合这些模块，开发者可以构建高效的并发程序，提升程序的整体性能。

（编辑：92站长网）

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