Python并发编程：多线程与多进程实战精解

Python的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Python的threading模块实现，适合处理需要等待外部资源的任务，例如网络请求或文件读写。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。

多进程则通过multiprocessing模块实现，能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。对于计算密集型任务，如图像处理或科学计算，多进程通常是更优的选择。

在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据任务类型进行权衡。如果任务主要涉及I/O操作，多线程可以提高响应速度；如果任务计算量大且独立，多进程能带来更好的性能。

需要注意线程间共享数据的安全问题。使用锁（Lock）或队列（Queue）等同步工具可以避免竞态条件，确保数据一致性。

2025AI视觉图，仅供参考

实践中，可以通过结合多线程与多进程的方式优化程序结构。例如，用多线程处理多个I/O任务，再由多进程进行计算密集型处理，从而充分发挥两者的优势。

（编辑：航空爱好网）

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