Python并发编程：多线程与多进程实战精粹

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方法。其中，多线程和多进程是两种常见的并发模型，适用于不同的场景。

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。因此，在处理大量计算时，多进程可能是更好的选择。

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多进程则利用multiprocessing模块实现。每个进程拥有独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，适合CPU密集型任务。通过Process类创建进程，并利用Queue或Pipe进行进程间通信，可以实现复杂的数据交换。

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。对于I/O操作，多线程效率更高；而对于计算密集型任务，多进程能发挥更大的性能优势。

合理设计并发程序，不仅能提升程序运行效率，还能增强系统的响应能力。掌握多线程与多进程的使用方法，是Python开发者必备的技能之一。

（编辑：航空爱好网）

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