Python并发编程：多线程与多进程应用探索

Python提供了多种方式实现并发编程，其中多线程和多进程是最常见的两种方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于选择合适的方案。

多线程适合处理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）限制，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等待期间，线程可以切换执行，提高整体效率。

多进程则能够突破GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。对于计算密集型任务，如图像处理或大规模数据计算，使用多进程通常能获得更好的性能提升。不过，进程之间的通信和资源管理比线程更复杂。

在实际开发中，可以根据任务类型选择合适的方式。例如，Web服务器常使用多线程处理多个客户端连接，而科学计算项目可能更适合多进程。

AI绘图,仅供参考

掌握多线程与多进程的应用，有助于编写更高效、响应更快的程序。合理利用并发技术，是提升程序性能的重要手段。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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