Python并发编程：多线程与多进程实战指南

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。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择合适的技术。

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多线程适合处理I/O密集型任务，比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，反而可能因为锁的竞争导致性能下降。

多进程则可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。对于需要大量计算的任务，如图像处理或科学计算，使用多进程通常能获得更好的性能提升。

在Python中，可以通过`threading`模块实现多线程，而`multiprocessing`模块用于创建多进程。两者的基本用法类似，但需要注意线程间共享数据时的同步问题，以及进程间通信的方式。

实际开发中，应根据任务类型合理选择并发方式。对于I/O操作，多线程是轻量且高效的；对于计算密集型任务，多进程则是更优的选择。

还可以考虑使用异步IO（如`asyncio`）来提高程序的响应速度和吞吐量，这在处理大量并发连接时非常有效。

（编辑：52站长网）

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