Python并发编程：多线程与多进程实战深度解析

Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。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。

多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，但受制于全局解释器锁（GIL），无法真正并行执行多个线程的Python代码。

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在实际应用中，多线程适合处理网络请求、文件读写等等待时间较长的操作。例如，使用多线程下载多个网页内容可以显著减少总耗时。

多进程则利用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，能够绕过GIL限制，充分利用多核CPU的计算能力。

对于计算密集型任务，如图像处理或大规模数据计算，多进程通常比多线程更有效。但进程间通信和资源管理更为复杂。

在选择并发模型时，需根据具体任务类型和系统资源进行权衡。合理使用多线程和多进程可以大幅提升程序效率。

（编辑：站长网）

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