Python并发编程：多线程与多进程实战指南

AI生成的趋势图，仅供参考

多线程适用于I/O密集型任务，例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。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。

在Python中，使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数，并将其传递给Thread类实例，即可启动新线程。需要注意的是，多线程之间共享内存，因此需要合理管理资源以避免竞态条件。

对于多进程，multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但每个进程都有独立的Python解释器和内存空间。这种方式能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势，适合处理计算密集型任务。

实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程可能更高效；如果任务需要大量计算，多进程则更具优势。同时，合理使用锁、队列等同步工具，能有效提升程序的稳定性和性能。

（编辑：站长网）

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