Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。

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多进程则利用操作系统提供的进程机制，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制。适合计算密集型任务，但进程间通信较为复杂，资源消耗也更大。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据任务类型决定。例如，网络请求、文件读写等I/O操作适合多线程；而图像处理、科学计算等CPU密集型任务更适合多进程。

Python标准库中的threading模块提供了多线程支持，而multiprocessing模块则用于多进程编程。使用这些模块时，需要注意线程安全和进程间通信的问题。

除了标准库，asyncio等异步框架也为并发编程提供了另一种思路，适用于高并发的网络应用。掌握多种并发方式，能帮助开发者更灵活地应对不同场景。

（编辑：52站长网）

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