Python并发编程：多线程与多进程实战指南

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的实现方式。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择合适的方案。

多线程适用于 I/O 密集型任务，比如网络请求、文件读写等。在这些场景中，线程可以高效地切换，减少等待时间。Python 的 threading 模块提供了简单的接口来创建和管理线程。

然而，由于全局解释器锁（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。此时，多进程会是更好的选择。multiprocessing 模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的 Python 解释器和内存空间，避免了 GIL 的限制。

在实际应用中，开发者需要根据任务类型选择合适的并发模型。例如，处理大量网络请求时使用多线程，而进行复杂计算时则使用多进程。

异步编程也是现代 Python 中常用的并发方式。asyncio 模块结合 await 和 async 关键字，可以编写非阻塞的代码，提高程序的响应速度。

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（编辑：站长网）

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