【Python基础】15 Python并发编程进阶

在现代软件开发中，随着多核处理器的普及和网络应用的复杂化，并发编程已经成为提升程序性能的关键技术。Python作为一门优雅且强大的编程语言，提供了多种并发编程方案，包括多线程、多进程和异步编程。然而，很多开发者在面对具体场景时，往往不知道该选择哪种方案，或者对这些技术的底层原理缺乏深入理解。

本文将深入探讨Python并发编程的三大核心技术，从底层原理到实际应用，通过详实的案例分析帮助读者掌握在不同场景下选择最优并发方案的能力。我们不仅要知其然，更要知其所以然，理解每种技术背后的设计思想和适用边界。

并发与并行的本质理解

在深入具体技术之前，我们需要明确并发（Concurrency）和并行（Parallelism）的区别。并发是指在同一时间段内处理多个任务的能力，这些任务可能交替执行；而并行则是指在同一时刻真正同时执行多个任务。这个区别对于理解Python不同并发方案的特点至关重要。

Python的全局解释器锁（GIL）是理解其并发特性的关键。GIL确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码，这意味着在CPU密集型任务中，多线程无法实现真正的并行计算。但在I/O密集型任务中，当线程等待I/O操作时，GIL会被释放，允许其他线程执行，从而实现并发处理。

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