Python并发编程实战：精通多线程与多进程

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最常见且重要的方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择适合的方案。

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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。因此，在需要大量计算的任务中，多进程通常是更好的选择。

在Python中，可以使用threading模块来创建多线程程序。通过定义一个继承自Thread类的子类，并重写其run方法，即可启动多个线程。也可以使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor来简化线程管理。

对于多进程，Python提供了multiprocessing模块。与多线程不同，多进程可以绕过GIL的限制，真正实现并行计算。每个进程都有独立的内存空间，这使得数据共享变得复杂，但同时也提高了安全性。

在实际应用中，合理选择多线程或多进程取决于任务的性质。对于需要高吞吐量的I/O操作，多线程能有效提升性能；而对于计算密集型任务，多进程则更合适。

无论是多线程还是多进程，都需要注意资源竞争和同步问题。使用锁（Lock）、队列（Queue）等工具可以避免数据不一致的问题，确保程序的稳定运行。

（编辑：站长网）

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