Python并发编程实战：多线程与多进程手册

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。它们分别适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择合适的方案。

多线程适合处理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）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，反而可能因线程切换带来额外开销。

多进程则可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。对于需要大量计算的任务，如图像处理或科学计算，使用多进程通常能显著提升性能。

在Python中，`threading`模块用于创建和管理线程，而`multiprocessing`模块则用于进程相关的操作。两者都提供了类似接口，但实现机制完全不同。

AI生成结论图，仅供参考

使用多线程时需要注意线程安全问题，例如共享变量的访问需通过锁机制来保护。而多进程由于每个进程有独立内存空间，数据共享相对更复杂，常通过队列或管道进行通信。

实际应用中，应根据任务类型合理选择并发方式。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程是合适的选择；如果任务计算量大且独立，多进程则更具优势。

掌握多线程与多进程的基本原理和使用方法，能够帮助开发者编写出更高效、稳定的并发程序。

（编辑：92站长网）

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