Python并发编程实战：多线程与多进程宝典

Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种最常见的技术。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择合适的方法。

多线程适合处理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密集型任务中无法真正实现并行计算。因此，在需要高CPU利用率的情况下，多进程通常是更好的选择。

使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义目标函数并启动线程，可以实现任务的并行执行。但需要注意线程间的资源共享问题，避免出现竞态条件。

多进程则利用multiprocessing模块，能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。每个进程拥有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定机制实现，如队列或管道。

AI设计效果图，仅供参考

合理使用并发编程可以显著提升程序效率，但同时也需要关注同步、通信和资源管理等问题，确保程序的稳定性和可维护性。

（编辑：站长网）

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