Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。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。

AI设计效果图，仅供参考

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。由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python中的多线程无法真正实现并行计算，但在处理I/O操作时依然非常有效。

使用threading模块创建线程时，需要定义一个目标函数，并将其传递给Thread类。启动线程后，多个线程可以同时运行，但它们的执行顺序由操作系统调度决定。

对于需要更高性能的任务，可以使用multiprocessing模块。该模块利用多进程来绕过GIL的限制，每个进程拥有独立的内存空间，适合计算密集型任务。

在编写多进程程序时，需要注意进程间的通信问题。可以使用Queue、Pipe或Manager等工具进行数据交换，确保各进程之间能够协同工作。

实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。如果任务主要涉及网络请求或文件读写，多线程是更好的选择；如果任务需要大量计算，多进程则更合适。

（编辑：站长网）

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