Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见且重要的方法。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。

多线程适用于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。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。

使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数，并将其传递给Thread类实例，即可启动新线程。需要注意的是，多线程之间共享内存，因此需要合理管理资源以避免竞态条件。

多进程则利用multiprocessing模块实现，能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。每个进程拥有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定的机制，如队列或管道来完成。

在实际开发中，根据任务类型选择合适的方法至关重要。对于需要高并发且轻量级的任务，多线程可能更高效；而对于计算密集型任务，多进程能提供更好的性能。

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同时，合理使用同步工具如锁、信号量等，可以确保多线程或多进程程序的安全性和稳定性。掌握这些技术，能够显著提升程序的执行效率和响应能力。

（编辑：92站长网）

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