Python并发编程：多线程与多进程实战精通指南

Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。理解它们的区别与适用场景，有助于在实际开发中做出更优选择。

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，多线程无法真正并行执行CPU密集型任务，但在I/O等待期间，线程可以切换执行，提高整体效率。

多进程则能突破GIL的限制，适合处理CPU密集型计算。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，避免了共享数据的复杂性，但进程间通信成本较高。

在编写多线程代码时，需要注意线程安全问题。使用threading模块中的Lock或RLock，可以防止多个线程同时修改共享资源导致的数据不一致。

对于多进程，可以利用Pool类进行进程池管理，简化并发任务的调度。同时，通过Queue或Manager实现进程间的数据交换，确保信息传递的可靠性。

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实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发模型。对于I/O操作，优先考虑多线程；而对于计算密集型任务，则更适合多进程。

（编辑：站长网）

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