Python并发编程：多线程与多进程实战精髓

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两种最常见的技术。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。

2025AI生成内容，仅供参考

在Python中，多线程通过threading模块实现，它允许程序在同一时间执行多个线程。然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在处理CPU密集型任务时并不能真正实现并行计算。

对于需要充分利用多核CPU的场景，多进程是更好的选择。multiprocessing模块提供了创建进程的功能，每个进程都有独立的Python解释器和内存空间，能够绕过GIL的限制。

使用多线程时，需要注意线程之间的资源共享问题。可以通过锁（Lock）或队列（Queue）来协调多个线程对共享资源的访问，避免数据竞争和不一致。

多进程则更适合处理计算量大的任务，例如图像处理、科学计算等。通过进程间通信（IPC），可以实现不同进程之间的数据交换和协作。

实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程能有效提升性能；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件优势。

掌握多线程与多进程的核心概念和使用技巧，能够显著提高程序的效率和响应能力，是Python开发人员必备的技能之一。

（编辑：52站长网）

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