Python并发编程概述：多线程与多进程基础

# 1. 并发编程概述

## 1.1 什么是并发编程

在计算机科学领域，"并发"指的是在同一时间段内执行多个独立的任务。并发编程是指利用计算机的多核心或多处理器，同时执行多个任务或者子任务，以提高系统资源利用率和响应速度。

## 1.2 并发编程的优势和应用

并发编程可以提高应用程序的性能和响应速度，特别是在处理IO密集型任务（如网络IO、磁盘IO）时效果明显。并发编程还常用于提高系统的吞吐量和资源利用率，以及构建高并发的服务器和服务。

## 1.3 Python中的并发编程特点

Python作为一门广泛应用于并发编程的脚本语言，具有易学易用的特点。其内建的`threading`和`multiprocessing`模块提供了多线程和多进程编程的相关支持，同时还有诸如`asyncio`等异步编程库。Python的并发编程特点在于简洁的语法和丰富的库支持，使得开发者能够更加便捷地进行并发编程。

接下来，我们将深入探讨Python中的多线程基础。

# 2. 多线程基础

在本章节中，我们将深入讨论多线程的基础知识，包括线程的概念、Python中的多线程实现以及多线程的优势与局限。

### 2.1 什么是线程

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程间共享进程的内存空间，而每个线程又拥有自己的堆栈空间和寄存器。相较于进程，线程更为轻量级，可以更高效地完成多个任务。

### 2.2 Python中的多线程实现

Python中的多线程由于全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的存在，使得多线程任务无法实现真正的并行。但是在I/O密集型任务中，多线程仍然可以提高程序的性能，因为I/O操作会释放GIL。

以下是Python中使用`threading`模块创建和启动多线程的简单示例：

import threading
import time

def task(num):
    for i in range(num):
        print(f"Executing task {i} in thread {threading.current_thread().name}")
        time.sleep(1)

# 创建两个线程并启动
thread1 = threading.Thread(target=task, args=(5,), name='Thread-1')
thread2 = threading.Thread(target=task, args=(3,), name='Thread-2')

thread1.start()
thread2.start()

# 等待两个线程结束
thread1.join()
thread2.join()

print("All threads have finished.")

### 2.3 多线程的优势与局限

多线程的优势包括可以提高程序的响应速度、可以处理并发任务、能够充分利用多核CPU等。然而，多线程也存在一些局限性，例如线程安全问题、死锁、资源竞争等，需要开发者注意避免。

在下一章节中，我们将进一步探讨多线程编程的最佳实践和常见问题。

# 3. 多线程编程实践

在本章中，我们将深入探讨Python中多线程编程的实践方法，包括处理全局解释器锁（GIL）、应对多线程常见问题以及多线程编程的最佳实践。

#### 3.1 理解Python中的GIL

全局解释器锁（GIL）是Python解释器内置的一个机制，它限制了同一时刻只有一个线程能够执行Python字