Python并发编程实战：多线程与多进程详解

夜深人静，机房的服务器依然嗡嗡作响，散热风扇的低鸣是我最熟悉的夜曲。作为一名机房守夜人，我见证了太多系统在高并发下的挣扎与爆发。今天，我想聊聊Python中的并发编程，特别是多线程与多进程的实际应用。

Python的并发机制常让人困惑。GIL（全局解释器锁）的存在让多线程在CPU密集型任务中显得力不从心。但在I/O密集型任务中，多线程却能显著提升效率。比如在处理大量网络请求时，线程可以在等待I/O完成时切换，充分利用等待时间做其他工作。

threading模块是Python中实现多线程的主要工具。通过继承Thread类或直接实例化目标函数，可以快速构建并发结构。然而，线程间资源共享容易引发数据混乱，必须小心使用锁机制，如Lock或RLock来保护临界区。

真正能绕过GIL限制的是多进程编程。multiprocessing模块提供了Process类，每个进程拥有独立的解释器和内存空间。在处理图像、数据分析等计算密集型任务时，多进程能真正发挥多核CPU的威力。进程间通信虽比线程复杂，但Queue和Pipe等机制已经足够应对大多数场景。

在实战中，我常根据任务类型选择并发模型。比如，同时抓取多个API接口数据时，我会使用多线程；而处理大量图像压缩任务时，多进程则更合适。有时还会结合两者，用多进程处理计算任务，每个进程中再使用多线程处理I/O操作。

分析图由AI辅助，仅供参考

守夜的日子里，我一次次优化代码，观察系统负载变化。并发编程不是万能药，合理设计任务分配和资源控制才是关键。Python提供了强大的并发工具，但如何在实际场景中用好它们，才是我们这些守夜人不断探索的方向。

（编辑：开发网_商丘站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!