Python并发编程：多线程与多进程实战解析

Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。理解它们的区别和适用场景有助于编写更高效的代码。

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密集型任务中无法真正并行执行，反而可能增加线程切换的开销。

AI生成结论图，仅供参考

在实际开发中，可以根据任务类型选择合适的并发模型。对于I/O操作，使用threading模块创建线程；对于计算密集型任务，使用multiprocessing模块启动多个进程。

同时需要注意资源竞争问题，合理使用锁或其他同步机制确保数据一致性。过多的线程或进程可能导致系统负载过高，需根据硬件条件进行优化。

掌握多线程与多进程的核心原理和应用场景，能够帮助开发者更好地设计高并发程序，提升整体性能。

（编辑：92站长网）

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