Python并发编程实战：多线程与多进程手册

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，理解它们的区别有助于更好地选择合适的技术。

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多进程则适用于CPU密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。

在Python中，可以通过threading模块实现多线程，使用multiprocessing模块实现多进程。两者都提供了简单的API，但需要注意线程间共享数据的安全性问题。

对于多线程程序，建议使用锁（Lock）或队列（Queue）来同步线程间的操作，防止数据竞争。而多进程则可以通过共享内存或管道进行通信，但需要更谨慎地管理资源。

实际应用中，应根据任务类型和系统资源合理选择并发方式。多线程适合轻量级任务，而多进程更适合计算密集型任务。

掌握多线程与多进程的基本原理和使用方法，能够显著提升Python程序的性能和响应能力。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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