Python并发编程：多线程与多进程实战手册

Python 提供了多种并发编程的手段，其中多线程和多进程是两种常见的实现方式。理解它们的区别和适用场景对于编写高效程序至关重要。

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并行执行，反而可能因上下文切换带来额外开销。

多进程则可以绕过 GIL 的限制，适合 CPU 密集型任务，如图像处理或科学计算。每个进程拥有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定机制实现，如队列或管道。

在实际开发中，选择多线程还是多进程应根据具体需求决定。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程可能是更轻量的选择；若需充分利用多核 CPU，多进程会更合适。

2025AI视觉图，仅供参考

使用 threading 模块可以轻松创建多线程程序，而 multiprocessing 模块则提供了多进程的支持。两者都提供了丰富的 API，但需要注意线程间共享数据的安全性问题。

除了标准库，还可以借助 asyncio 等异步框架实现高并发。异步编程在处理大量 I/O 操作时表现出色，但需要适应非阻塞式的编程风格。

实践中，建议先进行性能分析，再决定使用哪种并发模型。合理利用 Python 的并发能力，能够显著提升程序的效率和响应速度。

（编辑：航空爱好网）

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