Python并发编程实战：多线程与多进程宝典

Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。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。

在Python中，可以使用threading模块来创建和管理线程。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程之间的数据交换相对容易，但也可能引发竞态条件。

为了防止多个线程同时修改共享资源，可以使用锁（Lock）或RLock（可重入锁）。这些机制能够确保同一时间只有一个线程执行特定代码块。

AI生成结论图，仅供参考

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间。这种方式避免了全局解释器锁（GIL）的限制，适合计算密集型任务。

进程间通信可以通过队列（Queue）、管道（Pipe）或共享内存等方式实现。这些工具帮助不同进程之间安全地传递数据。

选择多线程还是多进程，取决于具体的应用场景。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程通常更高效；而对于大量计算任务，多进程能更好地利用多核CPU。

正确使用并发编程可以显著提升程序性能，但同时也需要注意同步问题和资源竞争。合理设计程序结构是实现高效并发的关键。

（编辑：92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!