Python并发编程：多线程与多进程深度实战解析

Python并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。理解它们的差异和适用场景，有助于在实际开发中做出更优选择。

多线程适用于I/O密集型任务，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，但对I/O操作来说，线程切换带来的开销较小。

多进程则适合CPU密集型任务，如数学计算或图像处理。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资源。然而，进程间通信和资源消耗比线程更高。

在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程。两者都提供了简单易用的API，但也需要注意线程安全和资源竞争问题。

AI设计效果图，仅供参考

实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发模型。例如，Web服务器常采用多线程处理大量并发请求，而科学计算则更适合多进程。

合理利用并发编程，能显著提升程序效率。但需注意避免过度设计，确保代码简洁且易于维护。

（编辑：站长网）

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