Python并发编程：多线程与多进程实战详解

Python中的并发编程是提升程序效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。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，因此数据交换较为方便。但需要注意的是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算。

在实际应用中，可以通过创建Thread对象并调用start()方法启动线程。同时，使用join()方法可以等待所有线程执行完毕，确保主程序不会提前退出。

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多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，适合处理计算量大的任务。进程间通信可以通过Queue或Pipe等工具完成。

选择多线程还是多进程取决于具体的应用场景。对于需要频繁进行I/O操作的任务，如网络请求或文件读写，多线程是更优的选择。而对于需要大量计算的任务，多进程能更好地利用多核CPU。

正确使用并发编程可以显著提高程序性能，但也需要合理管理资源，避免因线程或进程过多导致系统负载过高。

（编辑：站长网）

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