Python并发编程：多线程与多进程实战手册

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。理解它们的区别和适用场景是编写高效程序的关键。

多线程适用于 I/O 密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于 Python 的全局解释器锁（GIL），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。通过 multiprocessing 模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的 Python 解释器和内存空间。

在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于需要大量计算的任务，多进程通常更有效；而对于等待外部资源的任务，多线程可能更合适。

使用 threading 模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个继承自 Thread 的类，并重写 run 方法，即可启动多个线程。

对于多进程，multiprocessing 模块提供了类似 threading 的接口。使用 Process 类可以创建进程，并通过 start 和 join 方法控制执行流程。

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在编写并发程序时，需要注意资源共享问题。使用锁（Lock）或队列（Queue）等同步机制，可以避免数据竞争和不一致。

实践中，可以通过测试不同方案的性能来优化程序。使用 time 模块测量执行时间，有助于评估并发策略的效果。

（编辑：百科站长网）

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