Python并发编程：多线程与多进程实战指南

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。

在Python中，多线程可以通过threading模块实现。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便。但需要注意的是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在处理CPU密集型任务时并不能真正实现并行计算。

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多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间，避免了GIL的限制。对于需要大量计算的任务，使用多进程可以显著提升性能。不过，进程之间的通信和数据共享相对复杂。

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。例如，网络爬虫、文件读写等I/O操作适合多线程；而图像处理、科学计算等计算密集型任务更适合多进程。

除了标准库，还有一些第三方库如concurrent.futures和asyncio，能够简化并发编程的复杂度。这些工具提供了更高级的抽象，使开发者能够更专注于业务逻辑。

合理使用并发编程可以提高程序效率，但也可能引入线程安全、资源竞争等问题。因此，在编写代码时应充分考虑同步机制和资源管理。

（编辑：百科站长网）

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