Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python中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。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各有适用场景。

分析图由AI辅助，仅供参考

多进程则可以绕过GIL的限制，适合计算密集型任务。multiprocessing模块允许创建独立的进程，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。

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。对于I/O操作，多线程通常更轻量且易于管理；而对于CPU密集型任务，多进程能更好地利用多核处理器。

使用多线程时需要注意线程安全问题，例如共享变量的访问需通过锁机制进行控制。而多进程则因进程间内存隔离，相对更安全，但通信成本较高。

无论是多线程还是多进程，合理设计程序结构和资源分配是关键。结合使用asyncio等异步框架，也可以进一步优化程序性能。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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