Python并发编程：多线程与多进程实战解析

Python并发编程：多线程与多进程实战解析

一、引言

在Python编程中，并发编程是提升程序性能、处理大量并发请求或实现并行处理的重要手段。Python提供了两种主要的并发编程方式：多线程（Threading）和多进程（Multiprocessing）。本文将对这两种并发编程方式进行详细阐述，并通过具体的例子来展示如何在Python中实现它们。

二、多线程编程

1. 线程与进程的概念

在操作系统中，进程是资源分配的基本单位，而线程是CPU调度的基本单位。进程拥有独立的内存空间和系统资源，而线程则共享进程的资源。因此，线程间的切换开销要小于进程间的切换开销。

2. Python中的线程

Python标准库中的threading模块提供了对线程的支持。由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，Python中的多线程并不是真正的并行执行，而是并发执行。但是，对于I/O密集型任务（如网络请求、文件读写等），多线程仍然可以显著提升程序性能。

3. 示例：使用threading模块实现多线程

假设我们有一个简单的函数，用于模拟耗时操作（如网络请求）：

import time
import threading

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