Python并发编程：多线程与多进程实战精粹

Python作为一门广泛使用的编程语言，其并发编程能力在处理多任务时尤为重要。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各自适用于不同的场景。

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。但在I/O操作中，线程可以交替执行，提高程序效率。

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多进程则适合CPU密集型任务，例如图像处理或科学计算。每个进程都有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。通过multiprocessing模块，可以轻松创建和管理多个进程。

在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于需要高吞吐量的I/O操作，多线程是更轻量的选择；而对于计算密集型任务，多进程能带来更好的性能提升。

同时，合理使用线程池和进程池可以有效管理资源，避免过多线程或进程导致系统负载过高。通过concurrent.futures模块，可以简化异步任务的编写和调度。

掌握多线程与多进程的原理和应用场景，有助于编写出高效、稳定的Python程序，充分发挥计算机硬件的潜力。

（编辑：52站长网）

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