Python并发编程实战：多线程与多进程手册

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。

在Python中，多线程可以通过threading模块实现。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便。但需要注意的是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在处理CPU密集型任务时并不能真正实现并行计算。

多进程则使用multiprocessing模块，每个进程都有独立的内存空间。这种方式可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。不过，进程之间的通信和数据共享相对复杂，需要借助队列或管道等机制。

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对于简单的并发需求，可以使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor，它们提供了更高级的接口来管理线程或进程池。

在实际应用中，选择多线程还是多进程应根据任务类型来决定。如果任务主要是等待外部资源（如网络请求、文件读写），多线程是更高效的选择；如果任务需要大量计算，则多进程更能发挥性能优势。

正确使用并发编程可以显著提升程序效率，但也需要注意线程安全和资源竞争问题。合理设计程序结构，避免死锁和竞态条件，是编写健壮并发程序的关键。

（编辑：站长网）

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