Python并发编程实战：精通多线程与多进程

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。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。

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。这使得线程之间的数据交换更加方便，但也可能引发竞态条件等问题。为了避免这些问题，可以使用锁（Lock）或互斥量（Mutex）来控制对共享资源的访问。

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间。这种方式避免了全局解释器锁（GIL）的限制，能够真正利用多核CPU的优势。但进程间的通信相对复杂，通常需要借助队列（Queue）或管道（Pipe）等机制。

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在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于具体的应用场景。例如，网络爬虫适合使用多线程，而科学计算则更适合多进程。

除了基本的线程和进程管理，Python还提供了更高级的并发工具，如concurrent.futures模块，它简化了异步任务的执行流程，支持线程池和进程池。

合理使用并发编程可以显著提升程序的性能和响应速度。但在编写代码时，也需注意同步、死锁和资源竞争等问题，确保程序的稳定性和可维护性。

（编辑：52站长网）

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