Python中的并发与并行：深度解析与实用指南

Python中的并发与并行：深度解析与实用指南

在Python编程中，并发（Concurrency）和并行（Parallelism）是两个重要的概念，它们能够显著提高程序的执行效率和响应速度。然而，由于Python的全局解释器锁（GIL）和单线程执行模型，处理并发和并行时需要特别小心。本文将深入解析Python中的并发与并行，并提供实用的编程指南。

一、并发与并行的基本概念

在介绍Python中的并发与并行之前，我们先明确这两个概念的定义。

并发（Concurrency）：并发指的是在同一时间段内，多个任务交替执行。这意味着在并发环境下，多个任务共享处理器时间，但每个任务并不会同时执行。并发的主要目的是提高系统的吞吐量和响应速度。

并行（Parallelism）：并行则是指在同一时间段内，多个任务同时执行。这要求系统具备多个处理器或处理器核心，以便能够同时处理多个任务。并行的主要目的是充分利用系统资源，提高程序的执行效率。

二、Python中的并发实现方式

Python提供了多种实现并发的方式，包括线程（Threading）、进程（Processing）和协程（Coroutine）等。

1. 线程（Threading）

Python的线程模块threading提供了对线程的支持。然而，由于Python的全局解释器锁（GIL），Python的线程在CPU密集型任务上并不会带来性能提升。但在I/O密集型任务上，线程可以显著提高程序的响应速度。

示例代码：

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