Python并发编程实战：多线程与多进程手册

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。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于选择合适的方案。

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，但可以提升程序的响应速度。

多进程则适合处理CPU密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的影响，能够充分利用多核CPU的性能。

在Python中，使用threading模块可以创建和管理线程。通过定义目标函数并启动线程，可以实现并发执行。需要注意的是，共享资源的访问需要同步机制，如锁（Lock）或队列（Queue）。

AI设计效果图，仅供参考

对于多进程，multiprocessing模块提供了类似threading的接口。它允许创建进程池、共享内存以及进程间通信。使用Process类启动进程，并通过Queue或Manager实现数据交换。

选择多线程还是多进程，应根据具体任务类型和系统资源来决定。合理利用并发技术，可以显著提高程序的效率和性能。

（编辑：站长网）

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