Python并发编程实战：多线程与多进程精粹指南

Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。理解它们的区别和适用场景是编写高效程序的关键。

多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL），多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算，但在I/O等待期间可以释放GIL，提高效率。

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模块则用于多进程编程。两者都提供了丰富的接口来管理线程或进程的生命周期。

在实际开发中，需要根据任务类型选择合适的并发方式。对于I/O操作，多线程通常更轻量且易于实现；而对于计算密集型任务，多进程能带来更显著的性能提升。

同时需要注意线程和进程之间的通信与同步问题。使用锁、队列等机制可以避免数据竞争和不一致的问题。

掌握多线程和多进程的核心原理与实践技巧，将有助于构建更加高效和稳定的Python应用程序。

（编辑：航空爱好网）

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