Python并发编程：多线程与多进程实战详解

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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）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但可以提升程序的响应速度。

多进程则利用了操作系统级别的进程隔离，能够绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。每个进程拥有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定的机制来实现。

在Python中，可以使用threading模块创建多线程，而multiprocessing模块用于多进程。两者的基本用法类似，但需要注意资源管理和进程间通信的问题。

对于多线程程序，可以通过Thread对象启动线程，并使用join方法等待所有线程完成。多进程则可以通过Process对象实现类似功能，同时注意避免资源竞争。

实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。例如，网页爬虫适合使用多线程，而图像处理等计算密集型任务更适合多进程。

合理使用并发编程可以显著提升程序性能，但也需要注意线程或进程之间的同步与协调，避免出现死锁或数据不一致等问题。

（编辑：云计算网_梅州站长网）

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