Python并发编程：多线程与多进程实战解析

Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择适合的方案。

多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算。因此，在需要大量计算的任务中，多进程通常是更好的选择。

使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数并将其传递给Thread对象，就可以启动多个线程。需要注意的是，共享数据的访问必须进行同步处理，否则可能导致数据不一致。

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多进程则利用multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间，避免了GIL的限制。对于计算密集型任务，多进程能够显著提升性能。创建进程与创建线程类似，但需要考虑进程间通信和数据共享的问题。

在实际应用中，应根据任务类型合理选择多线程或多进程。同时，注意资源管理和异常处理，确保程序稳定运行。掌握这两种并发方式，能够有效提升程序的效率和响应能力。

（编辑：航空爱好网）

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