Python并发编程：多线程与多进程深度实战解析

Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现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。

AI绘图,仅供参考

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。但受制于全局解释器锁（GIL），多线程在处理CPU密集型任务时无法真正并行执行。

多进程利用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，适合计算密集型任务。不过进程之间的通信成本较高，需要使用队列或管道等机制。

在实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。例如，网络爬虫适合用多线程处理多个请求，而图像处理则更适合多进程加速计算。

使用多线程时需要注意线程安全问题，避免多个线程同时修改共享资源导致数据错误。可以使用锁（Lock）或信号量（Semaphore）来协调线程操作。

多进程的优势在于充分利用多核CPU，但在创建和销毁进程时会有较大的开销。合理控制进程数量有助于提高整体效率。

总体而言，理解多线程与多进程的区别及适用场景，能够帮助开发者更高效地设计和优化程序。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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