Python并发编程实战:多线程与多进程宝典

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实现方式,它们各自适用于不同的场景。

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多线程适用于I/O密集型任务,例如网络请求或文件读写。Python的threading模块可以轻松创建线程,但需要注意全局解释器锁(GIL)的存在,它限制了同一时间只有一个线程执行Python字节码。

对于CPU密集型任务,多进程通常是更好的选择。multiprocessing模块允许创建独立的进程,每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间,从而绕过GIL的限制,充分利用多核CPU的性能。

在实际应用中,合理选择多线程或多进程是关键。如果任务主要涉及等待外部资源,多线程可以提高效率;而计算密集型任务则更适合多进程。

•异步编程也是现代Python并发的一种方式,通过asyncio库可以实现非阻塞IO操作,适合高并发的网络服务。

掌握多线程与多进程的使用技巧,能够显著提升程序的性能和响应速度,是Python开发者不可或缺的技能。

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