Python并发编程：多线程与多进程实战精髓

Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的并发方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。

多线程利用共享内存机制，线程之间可以快速通信，适合处理需要频繁交互的任务。Python中的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，由于全局解释器锁（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。

相比之下，多进程通过独立的内存空间运行，能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。multiprocessing模块为多进程编程提供了支持，适合处理计算密集型任务。但进程间的通信成本较高，需要额外的机制如队列或管道。

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程通常更高效；而对于数学计算、数据处理等CPU密集型任务，多进程更具优势。

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合理使用并发技术可以大幅提升程序效率，但也需要注意资源竞争和同步问题。正确使用锁、信号量等同步工具，能有效避免数据不一致和死锁现象。

（编辑：航空爱好网）

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