并发编程概览：Python中的多线程与多进程

# 1. 并发编程简介

并发编程是指程序中包含多个独立的执行流，这些执行流可以在同一时间段内同时执行，从而提高程序的效率和响应速度。在现代计算机系统中，并发编程变得越来越重要，尤其是在需要处理大规模数据或实现高性能运算的场景下。

## 1.1 什么是并发编程

并发编程是指程序中包含多个独立的执行单元，在同一时间段内可以同时执行，它可以通过多线程、多进程等方式来实现。并发编程可以提高程序的运行效率，充分利用多核处理器的优势，同时也能改善用户体验，使程序更加响应迅速。

## 1.2 并发编程的重要性

随着计算机硬件的发展，单机系统的性能已经无法满足大规模数据处理和高性能计算的需求，因此并发编程变得至关重要。通过利用多核处理器的并行能力，能够更好地提高程序的运行效率，加快数据处理速度，提升系统的整体性能。

## 1.3 并发编程在Python中的应用

Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种实现并发编程的方式，主要包括多线程和多进程。通过Python提供的标准库和第三方库，开发者可以方便地利用并发编程来提升程序的性能和响应速度。在接下来的章节中，我们将分别介绍Python中的多线程与多进程编程基础，以及最佳实践和未来发展趋势。

# 2. 多线程编程基础

在并发编程中，多线程是一种常见的实现方式，能够让程序同时执行多个任务，提高程序的效率。本章节将介绍多线程编程的基础知识，包括多线程的概念、Python中多线程的实现方式以及多线程编程的优势与局限性。

### 2.1 理解多线程概念

多线程是指在同一进程中同时运行多个线程，每个线程独立执行不同的任务。线程是操作系统执行流的最小单元，多线程可以实现并发执行，提高程序的响应速度。

### 2.2 Python中的多线程实现方式

在Python中，使用`threading`模块可以实现多线程。下面是一个简单的多线程示例：

import threading
import time

def task():
    print("Thread running")
    time.sleep(2)
    print("Thread finishing")

thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()
print("Main thread")

**代码说明：**
- 创建了一个`task()`函数作为线程的执行任务，其中包含打印线程开始和结束信息的操作。
- 使用`threading.Thread`类创建了一个线程对象，指定了任务函数为`task`。
- 调用`start()`方法启动线程，并同时打印了主线程的信息。

**代码输出：**

Main thread
Thread running
Thread finishing

### 2.3 多线程编程的优势与局限性

多线程编程的优势在于能够提高程序的并发性和响应速度，特别适合I/O密集型任务。然而，多线程也存在一些局限性，如线程间资源共享、死锁、线程安全等问题，需要谨慎使用和管理。

# 3. 多进程编程基础

在并发编程中，多进程是另一种常见的并发处理方式。本章节将