Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python中实现并发编程的主要方式有两种：多线程和多进程。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，但可以提高程序的响应速度。

多进程则利用了操作系统级别的进程隔离，能够绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建多个独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间。

在实际开发中，合理选择线程或进程是关键。对于需要频繁切换上下文的任务，多线程可能更高效；而对于计算量大的任务，多进程更能发挥硬件性能。

AI提供的信息图，仅供参考

使用threading模块可以轻松创建多线程程序，而multiprocessing模块提供了类似但更强大的功能。需要注意的是，进程间通信比线程间通信更加复杂，通常需要借助队列或管道等工具。

异步编程也是现代Python中一种高效的并发方式，尤其适合处理大量I/O操作。asyncio结合await关键字，可以编写非阻塞的代码，提升程序的整体性能。

（编辑：站长网）

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