Python并发编程实战：多线程与多进程精粹指南

Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的并发方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。

多线程基于共享内存的模型，线程之间可以方便地共享数据，但受制于全局解释器锁（GIL），Python中的多线程无法真正实现并行计算。因此，多线程更适合处理I/O操作，如网络请求或文件读写。

多进程则利用独立的内存空间，每个进程都有自己的Python解释器实例，能够绕过GIL的限制，实现真正的并行计算。这种方式适合CPU密集型任务，例如图像处理或科学计算。

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使用多线程时需要注意线程安全问题，避免多个线程同时修改共享资源导致的数据不一致。可以通过锁（Lock）或队列（Queue）等机制来协调线程间的操作。

对于多进程，进程间通信（IPC）是关键，可以使用Pipe、Manager或Queue等工具进行数据交换。合理设计进程间的协作方式，能有效提高程序的稳定性和效率。

选择多线程还是多进程，取决于具体的应用场景。理解两者的区别和适用范围，有助于编写更高效、可靠的Python程序。

（编辑：52站长网）

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