Python并发编程：多线程与多进程深度实战解析

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种常见的并发模型，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，例如网络请求、文件读写等。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法真正实现并行计算，但在处理阻塞操作时仍能提高程序的响应速度。

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在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求决定。对于需要频繁切换任务或等待外部资源的场景，多线程更为合适；而对于需要大量计算的任务，多进程更能发挥性能优势。

Python还提供了asyncio等异步编程模型，适合处理高并发的I/O操作。结合不同并发方式，可以构建高效、稳定的程序。

掌握多线程与多进程的核心原理，并合理应用到项目中，是提升Python程序性能的重要手段。

（编辑：52站长网）

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