Python并发编程：多线程与多进程实战指南

Python提供了多种实现并发编程的方式，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，了解它们的差异有助于选择合适的方案。

多线程适合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，反而可能因为锁的竞争导致性能下降。

多进程则可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。对于需要大量计算的任务，如图像处理或科学计算，使用多进程通常能获得更好的性能。

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在Python中，可以通过threading模块实现多线程，通过multiprocessing模块实现多进程。两者的基本用法类似，但需要注意线程间共享数据时的同步问题，以及进程间通信的方式。

实际开发中，可以根据任务类型选择合适的并发方式。例如，Web服务器常使用多线程处理多个客户端请求，而数据处理任务则更适合多进程。

还可以考虑使用asyncio等异步编程模型，它在某些场景下比传统多线程或多进程更高效，尤其适用于高并发的I/O操作。

（编辑：52站长网）

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