Python并发编程：多线程与多进程实战精髓

Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程则更适合CPU密集型任务。

在Python中，多线程的实现主要依赖于threading模块。通过创建Thread对象并调用start方法，可以启动多个线程。然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在处理CPU密集型任务时并不能真正实现并行计算。

多进程则利用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的Python解释器和内存空间，能够绕过GIL限制，充分利用多核CPU的优势。对于需要大量计算的任务，使用多进程通常能获得更好的性能。

实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体场景决定。例如，网络爬虫、文件读写等I/O操作适合多线程；而图像处理、科学计算等计算密集型任务更适合多进程。

合理管理线程和进程的数量也至关重要。过多的线程或进程可能导致资源竞争和上下文切换开销，反而降低效率。

AI绘图,仅供参考

在实际开发中，可以结合使用线程池和进程池来优化资源利用率，如通过concurrent.futures模块提供的ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。

掌握多线程与多进程的核心原理和适用场景，有助于编写高效、稳定的并发程序，充分发挥Python在现代软件开发中的潜力。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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