Python并发编程：多线程与多进程实战精解

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。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，因此数据交换较为方便。但受制于全局解释器锁（GIL），多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算。

2025AI生成内容，仅供参考

多进程使用multiprocessing模块，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，但进程间通信成本较高，需要额外的机制如Queue或Pipe。

在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据任务类型决定。例如，网络请求、文件读写等I/O操作适合多线程；而图像处理、科学计算等则更适合多进程。

使用多线程时，注意线程安全问题，合理使用锁（Lock）或信号量（Semaphore）避免资源竞争。多进程则可以通过进程池（Pool）提高资源利用率。

实战中，结合asyncio库可以实现异步IO，进一步提升程序效率。掌握多线程与多进程的核心原理，有助于编写高效、稳定的并发程序。

（编辑：52站长网）

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