Python并发编程：多线程与多进程实战详解

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

多线程通过共享内存的方式运行，适合处理需要频繁切换的任务。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。

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在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程可以有效提高效率；而对于计算密集型任务，如图像处理或科学计算，多进程更为合适。

使用多线程时需要注意线程安全问题，例如共享变量的同步与互斥。而多进程则需要考虑进程间通信（IPC）的问题，如使用Queue或Pipe进行数据传递。

实践中，合理设计并发结构可以显著提升程序性能。建议根据具体需求选择合适的并发模型，并充分测试以确保稳定性和效率。

（编辑：52站长网）

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