Python并发编程：多线程与多进程实战精粹

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。多线程和多进程是其中两种常见的方式，它们各有优缺点，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。由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，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操作中可以有效提升程序效率。

多进程则适合处理CPU密集型任务。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口，方便开发者实现进程间的通信与同步。

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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。对于需要频繁进行I/O操作的应用，多线程可能是更优的选择；而对于计算密集型任务，多进程则更具优势。

使用多线程时，需要注意线程安全问题，避免因共享资源导致的数据不一致。而多进程虽然相对更安全，但进程间通信的成本较高，需要合理设计数据交换机制。

实践中可以通过结合使用多线程和多进程来优化性能。例如，将I/O操作放在多线程中处理，而将计算任务分配给多个进程，从而实现更高效的资源利用。

掌握多线程与多进程的核心原理及适用场景，能够帮助开发者编写出更高效、稳定的Python程序。

（编辑：站长网）

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