Python并发编程：多线程与多进程实战精粹

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。

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，但在处理大量I/O操作时仍能显著提升效率。

多进程则适合处理CPU密集型任务。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口，方便开发者实现进程间的通信与同步。

AI设计效果图，仅供参考

实践中，合理使用线程池或进程池可以进一步优化程序性能。例如，concurrent.futures模块提供了统一的接口，简化了对多线程和多进程的管理。

理解并发编程的核心概念，如锁、信号量和队列，有助于编写更安全、高效的代码。同时，避免竞态条件和死锁也是开发过程中不可忽视的问题。

（编辑：站长网）

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