《Python 多线程实战：并发计算 1 到 100000 的和》

《Python 多线程实战：并发计算 1 到 100000 的和》

一、引言：并发编程的现实与误解

在现代软件开发中，“并发”几乎成为性能优化的代名词。无论是 Web 服务的请求处理，还是数据分析中的批量计算，合理利用并发能力，往往能显著提升系统效率。

Python，作为一门以简洁著称的语言，也提供了多种并发编程模型：线程（threading）、进程（multiprocessing）、协程（asyncio）。但由于 GIL（全局解释器锁）的存在，Python 的多线程常被误解为“无效”。

事实上，在 I/O 密集型任务中，Python 的多线程依然表现出色；而在 CPU 密集型任务中，合理设计线程任务与数据分片，也能发挥一定优势。

本文将通过一个具体案例——使用多线程计算 1 到 100000 的和，带你深入理解 Python 多线程的原理与实战技巧。

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二、背景介绍：Python 与并发编程的演进

Python 的并发编程生态主要包括：

• threading：标准库中的线程模块，适用于 I/O 密集型任务。
• multiprocessing：多进程模型，适用于 CPU 密集型任务。
• asyncio：异步协程模型，适用于高并发 I/O 场景。

虽然 GIL 限制了多线程在 CPU 密集型任务中的性能，但通过合理的数据分片与线程调度，仍可实现并发计算的目标。

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