Python并发编程：多线程与多进程应用探索

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。

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）的存在，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程序的响应速度。

多进程则能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。对于需要大量计算的任务，如图像处理或科学计算，使用多进程通常能带来显著的性能提升。

在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于具体的应用需求。如果任务主要是等待外部资源，多线程可能是更优的选择；而如果任务需要大量计算，则多进程更为合适。

Python标准库中的threading和multiprocessing模块分别提供了多线程和多进程的支持。开发者可以根据项目特点合理选择，并结合队列、锁等同步机制来保证线程或进程间的正确协作。

异步编程也是一种高效的并发方式，尤其适合高并发的网络应用。asyncio模块配合await关键字可以实现非阻塞的I/O操作，进一步提升程序的吞吐量。

掌握多线程与多进程的使用，有助于编写更高效、响应更快的Python程序，同时也能更好地应对复杂的应用场景。

（编辑：航空爱好网）

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