Python并发编程实战：多线程与多进程详解

大家好，我是云养码农，今天咱们来聊聊Python中的并发编程。别看Python在计算密集型任务上有些“龟速”，但在并发这块，还是有不少招数的。

并发的核心是同时做多件事，Python中常见的手段就是多线程和多进程。说到线程，很多人第一反应就是threading模块。它适合处理I/O密集型任务，比如网络请求、文件读写。不过别忘了GIL这道坎，它让同一时间只有一个线程在跑，所以对CPU密集型任务没啥用。

多进程就不同了，通过multiprocessing模块，直接绕开GIL限制，真正实现并行。尤其是在做图像处理、数据计算时，效果立竿见影。不过进程之间的通信和资源开销也要多一些，用起来得权衡。

AI生成内容图，仅供参考

实战中，我们可以用concurrent.futures来统一调度线程或进程池。它提供了一个简洁的接口，不管是map还是submit，都挺好上手。配合with语句，资源管理也更安心。

另外，asyncio作为异步编程的代表，虽然不属于多线程或多进程范畴，但在高并发I/O场景下表现不俗。如果任务之间等待时间长，不妨试试async/await这套组合拳。

最后提醒一句，选对工具比盲目上并发更重要。多线程适合I/O密集，多进程适合CPU密集，而asyncio则在事件驱动中大放异彩。根据业务场景合理选择，才是真正的“并发之道”。

（编辑：52站长网）

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