Python并发编程：多线程与多进程深度实战解析

Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。两者各有优劣，适用于不同的场景。

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多线程适用于I/O密集型任务，比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。

多进程则可以绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。每个进程拥有独立的内存空间，因此数据共享需要额外的机制，如共享内存或管道。

在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于IO密集型任务，多线程可以显著提高效率；而对于计算密集型任务，多进程更合适。

使用threading模块可以轻松创建多线程程序，而multiprocessing模块则提供了多进程的支持。两者都提供了丰富的接口，便于控制线程或进程的执行。

并发编程需要注意资源竞争和同步问题。使用锁（Lock）或队列（Queue）等工具可以有效避免数据不一致的问题。

实践中，可以通过测试不同方案的性能来优化程序。同时，合理设计程序结构，避免过度并发导致系统负载过高。

（编辑：52站长网）

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