Python并发编程实战：多线程与多进程宝典

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，了解它们的特性有助于编写更高效的程序。

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），多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O操作中可以显著提升性能。

AI绘图,仅供参考

多进程则适合处理CPU密集型任务，例如图像处理或科学计算。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。

在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程编程。两者的基本用法相似，但需要注意线程间共享数据的安全性，以及进程间通信的方式。

对于多线程，建议使用锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程间的操作，避免竞态条件。而多进程则可以通过Manager或Pipe进行进程间通信。

实际应用中，需要根据任务类型选择合适的并发方式。合理利用多线程和多进程，能够有效提升程序的运行效率和响应速度。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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