Python并发编程实战：多线程与多进程详解

在Python开发中，提升程序性能的一个关键手段就是并发编程。对于AI训练师来说，处理大量数据和复杂计算任务是常态，掌握多线程与多进程技术显得尤为重要。

Python的并发模型主要依赖于多线程（threading）和多进程（multiprocessing）两个模块。多线程适合处理I/O密集型任务，比如文件读写、网络请求等，而多进程则更适合CPU密集型任务，例如图像处理、模型训练等。

在多线程编程中，线程之间共享内存空间，这使得数据交换变得简单，但也带来了线程安全问题。Python中存在全局解释器锁（GIL），它限制了同一时刻只有一个线程执行Python字节码，因此多线程在CPU密集型任务中提升有限。但在I/O密集型任务中，多线程仍能显著提升效率。

多进程编程通过创建多个独立的进程来执行任务，每个进程拥有独立的内存空间，因此不受GIL限制。对于需要充分利用多核CPU的任务，如训练深度学习模型、并行数据处理等，多进程是更优选择。但进程之间的通信相对复杂，需借助Queue、Pipe等机制。

实际开发中，我们可以结合两者优势。例如使用多进程处理核心计算任务，每个进程中再使用多线程处理I/O操作，从而构建高效稳定的并发架构。

在使用多线程或多进程时，还需注意资源竞争和死锁问题。合理使用锁机制（如threading.Lock或multiprocessing.Lock）可以避免数据混乱。同时，控制并发数量，避免系统资源耗尽。

2025流程图AI绘制，仅供参考

总结来看，多线程适用于I/O密集型任务，多进程适用于CPU密集型任务。作为AI训练师，在面对大规模数据训练、模型优化等场景时，应优先考虑多进程方案，同时结合线程提升整体效率。理解并灵活运用这两种并发模型，将极大提升Python程序的性能表现。

（编辑：52站长网）

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