Python并发编程实战：多线程与多进程手册

Python提供了多种方式实现并发编程，其中多线程和多进程是最常见的两种方法。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。

多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间。这种特性使得线程之间的数据交换更加高效，但也可能引发线程安全问题。

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在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能真正实现并行计算。因此，对于需要充分利用多核CPU的任务，多进程是更好的选择。

多进程使用multiprocessing模块，每个进程都有独立的内存空间。这种方式避免了GIL的限制，能够更好地利用多核处理器的性能。

创建多线程时，可以通过定义一个目标函数并将其传递给Thread类。启动线程后，需要调用join()方法等待所有线程完成。

对于多进程，可以使用Process类来创建进程。与线程类似，进程也需要调用start()和join()方法进行管理。

在实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发模型。如果任务涉及大量计算，多进程能提供更好的性能；如果任务主要涉及等待或网络请求，多线程则更为合适。

无论是多线程还是多进程，都需要合理管理资源，避免因竞争条件或资源耗尽导致程序崩溃。

（编辑：52站长网）

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