Python并发编程：多线程与多进程实战深度解析

Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，主要通过多线程和多进程实现。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。

多线程利用Python的threading模块，可以在同一进程中并行执行多个线程。每个线程共享全局变量，但需要考虑线程安全问题，例如使用锁（Lock）来避免数据竞争。

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，适合处理CPU密集型任务。由于进程之间不共享内存，数据传递通常需要使用队列（Queue）或管道（Pipe）。

在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据任务类型决定。例如，网络爬虫适合用多线程，而图像处理可能更适合多进程。

AI生成结论图，仅供参考

并发编程虽然强大，但也增加了代码复杂度。合理设计程序结构、处理资源竞争和异常情况，是编写高效并发程序的关键。

（编辑：92站长网）

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