Python并发编程实战：精通多线程与多进程

Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。

在Python中，可以使用threading模块来创建和管理线程。每个线程共享同一个进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便，但需要处理好线程安全问题。

多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间，避免了全局解释器锁（GIL）的限制，适合计算密集型任务。

选择多线程还是多进程，取决于具体的应用场景。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程可以提高效率；而对于数学计算、图像处理等，多进程通常表现更佳。

在编写并发程序时，需要注意资源竞争和死锁等问题。使用锁（Lock）、信号量（Semaphore）等同步机制可以帮助协调多个线程或进程的行为。

•异步IO也是Python中一种高效的并发方式，结合asyncio和await关键字可以编写非阻塞的代码，提升程序的整体性能。

AI绘图结果，仅供参考

掌握多线程与多进程的原理和使用方法，能够帮助开发者写出更高效、稳定的Python程序。