Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python中实现并发编程的常见方式包括多线程和多进程。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。

多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，因此数据交换较为方便。但受全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行。

多进程使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制。这种方式适合计算密集型任务，但进程间通信成本较高。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体需求。例如，网络爬虫、文件读写等I/O操作适合多线程；而图像处理、科学计算等则更适合多进程。

AI绘图,仅供参考

除了标准库，第三方库如concurrent.futures也提供了更简洁的并发编程接口，支持线程池和进程池管理。

合理利用Python的并发特性，可以显著提升程序性能，但也需要根据任务类型和系统资源做出权衡。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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