Python并发编程实战：多线程与多进程手册

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。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于选择合适的方案。

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）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，但可以提高程序的响应速度。

多进程则适合处理CPU密集型任务，例如大规模数据计算或图像处理。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。

在Python中，可以通过threading模块实现多线程，使用multiprocessing模块实现多进程。两者的基本用法类似，但需要注意资源管理和进程间通信的问题。

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使用多线程时，应尽量减少共享资源的访问，避免竞态条件。可以借助锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程间的操作。

对于多进程，由于进程之间不共享内存，需要通过管道（Pipe）或队列（Queue）进行通信。进程的创建和销毁成本较高，需合理控制进程数量。

无论是多线程还是多进程，都需要根据具体需求选择合适的方法。了解两者的优缺点，并结合实际应用场景，才能编写出高效且稳定的并发程序。

（编辑：百科站长网）

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