Python并发编程实战：多线程与多进程精粹指南

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方式。其中多线程和多进程是两种常见的并发模型，它们各有特点，适用于不同的场景。

多线程指的是在同一进程中运行多个线程，这些线程共享同一块内存空间。Python的threading模块可以用来创建和管理线程。由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在IO密集型任务中表现良好。

AI绘图,仅供参考

多进程则是利用操作系统提供的进程机制，每个进程拥有独立的内存空间。Python的multiprocessing模块支持创建进程。相比多线程，多进程能够绕过GIL的限制，在CPU密集型任务中能更好地利用多核CPU资源。

在选择多线程还是多进程时，需要根据具体的应用场景来决定。如果任务主要是等待IO操作，如网络请求或文件读写，多线程可能是更优的选择。而如果任务需要大量计算，多进程则更适合。

除了标准库，还有一些第三方库如concurrent.futures、asyncio等，可以帮助开发者更方便地编写并发程序。这些工具简化了异步编程和任务调度的复杂度。

正确使用并发编程可以显著提升程序性能，但也需要注意线程安全、资源竞争等问题。合理设计程序结构，确保数据的一致性和完整性，是编写高效并发程序的关键。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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