Python并发编程实战：精通多线程与多进程

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。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合计算密集型任务。

多线程通过threading模块实现，每个线程共享全局解释器锁（GIL），这使得同一时间只有一个线程执行Python字节码。因此，在多核CPU上，多线程并不能充分利用所有核心。

对于需要真正并行计算的任务，可以使用multiprocessing模块创建多个进程。每个进程都有独立的Python解释器和内存空间，避免了GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。

在编写多线程程序时，需要注意线程间的同步问题。可以使用Lock、RLock等同步原语来避免数据竞争。同时，Queue模块提供了线程安全的队列，便于在线程间传递数据。

多进程编程中，进程间通信可以通过Pipe或Manager实现。Manager支持共享内存，能够更方便地在不同进程之间共享复杂的数据结构。

AI绘图,仅供参考

实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型和性能需求。合理利用并发编程，可以显著提升程序的执行效率。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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