Python并发编程实战：多线程与多进程宝典

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见的实现手段。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于编写更高效的程序。

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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，但在处理等待时间较长的操作时仍能提升效率。

多进程则适合CPU密集型任务，例如图像处理或大规模数据计算。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。Python的multiprocessing模块为多进程编程提供了丰富的接口。

在使用多线程时，需要注意线程间的同步问题。可以使用threading模块中的Lock、RLock等工具来避免资源竞争。同时，合理设计线程结构，减少不必要的锁操作，有助于提高程序的稳定性。

对于多进程，需要考虑进程间的数据共享与通信。可以使用Queue、Pipe或Manager等机制进行进程间的数据交换，确保数据的一致性和安全性。

实际开发中，选择多线程还是多进程应根据具体任务类型来决定。对于高并发的I/O操作，多线程可能是更好的选择；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件的优势。

掌握这两种并发方式，能够帮助开发者构建更高效、稳定的Python应用，提升程序的整体性能。

（编辑：52站长网）

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