Python并发编程实战：多线程与多进程宝典

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种最常见的实现方式。它们各有优缺点，适用于不同的场景。

多线程适合处理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密集型任务中并不能真正实现并行计算，但可以提高程序的响应速度。

多进程则可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。它适用于计算密集型任务，如数据处理、图像渲染等。不过，进程之间的通信和资源管理比线程更复杂。

在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程编程。两者都提供了创建和管理线程或进程的接口。

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数据导致的数据不一致。可以使用锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程间的操作。

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对于多进程，由于每个进程都有独立的内存空间，因此需要通过共享内存或管道等方式进行通信。这增加了程序的复杂性，但也提高了稳定性。

选择多线程还是多进程，应根据具体任务类型和性能需求来决定。合理利用并发编程，可以显著提升程序的效率和用户体验。

（编辑：52站长网）

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