Python并发编程实战：精通多线程与多进程

Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各有适用场景。

多线程适用于I/O操作频繁的任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程无法真正实现并行计算，但在I/O等待期间，线程可以切换执行，提高效率。

多进程则能突破GIL的限制，适合CPU密集型任务。通过`multiprocessing`模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而实现真正的并行计算。

在使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题，合理使用锁（Lock）或队列（Queue）来避免数据竞争。而多进程则需要考虑进程间通信（IPC）的方式，如使用`Pipe`或`Manager`。

实际开发中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。对于高并发、低延迟的Web服务，多线程是常见选择；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件优势。

AI设计效果图，仅供参考

掌握Python并发编程的关键在于理解不同模型的优缺点，并根据实际场景灵活应用。通过实践不断优化代码结构，才能真正提升程序的性能与稳定性。

（编辑：站长网）

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