Python并发编程：多线程与多进程深度实战解析

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常见的选择。理解它们的差异和适用场景，有助于编写更高效、更稳定的程序。

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），同一时间只有一个线程可以执行Python字节码，因此多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。

多进程则能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。每个进程拥有独立的内存空间，适合处理计算密集型任务。然而，进程之间的通信和资源管理比线程复杂，需要额外的开销。

在实际开发中，可以根据任务类型选择合适的并发方式。对于I/O操作，使用threading模块可以简化代码；而对于计算密集型任务，multiprocessing模块更适合。

无论是多线程还是多进程，都需要合理设计程序结构，避免竞态条件和死锁等问题。同时，使用队列（queue）或共享内存（shared memory）等机制，可以提高并发程序的稳定性和效率。

AI分析图，仅供参考

掌握Python的并发编程技巧，不仅能提升程序性能，还能增强对系统资源的控制能力，为构建高性能应用打下坚实基础。

（编辑：站长网）

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