Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python中的并发编程是提高程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。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。

多线程通过threading模块实现，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较为方便。但需要注意的是，由于全局解释器锁（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。

在实际开发中，可以使用threading.Thread类创建线程，并通过start()方法启动。同时，使用join()方法可以让主线程等待所有子线程完成后再继续执行。

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，适合处理大量计算任务。通过Process类创建进程，同样可以调用start()和join()方法控制执行流程。

选择多线程还是多进程，应根据具体任务类型进行判断。对于需要频繁切换任务或依赖I/O操作的任务，多线程可能是更优的选择；而对于需要高性能计算的场景，多进程则更为合适。

AI生成结论图，仅供参考

（编辑：92站长网）

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