Python并发编程：多线程与多进程实战精解

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

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）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算，但在I/O操作中可以显著提升效率。

多进程则适合处理CPU密集型任务，例如数学计算或图像处理。每个进程拥有独立的内存空间，因此不会受到GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。

AI绘图,仅供参考

对于多进程，可以利用Process类创建进程，并通过Manager或Pipe进行进程间通信。虽然多进程的开销比多线程大，但其在计算密集型任务中的表现更为出色。

选择多线程还是多进程，应根据具体任务类型和性能需求来决定。合理使用并发编程可以大幅提升程序的运行效率。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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