Python并发编程实战：多线程与多进程宝典

2025AI视觉图，仅供参考

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密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O操作中可以有效提升性能。

多进程则适合处理CPU密集型任务，如数学计算或图像处理。每个进程都有独立的内存空间，因此不会受到GIL的影响，能够充分利用多核CPU的计算能力。

在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块则用于多进程编程。两者的基本用法相似，但需要注意资源管理和数据共享的问题。

为了提高程序的稳定性和效率，合理选择线程数或进程数非常重要。过多的线程或进程可能导致资源竞争和上下文切换开销，反而降低性能。

在实际开发中，可以通过结合多线程与多进程的方式，根据任务类型灵活分配计算资源，从而达到最佳的性能表现。

（编辑：航空爱好网）

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