Python并发编程：多线程与多进程实战

"Python并发编程涉及多线程和多进程，旨在提高程序的执行效率。并发的概念起源于铁路调度，现在广泛应用于计算机系统。线程是一个指令流，是操作系统调度的基本单位，可共享内存并通信。Python主要使用用户级线程进行并发处理。多线程在多核CPU中通过快速切换实现并发，尽管看似同时运行，实则并非真正并行。并发应用实例包括多线程下载图片和提高数字运算速度。" 在Python中，多线程和多进程是实现并发的重要手段。线程是程序执行的基本单元，每个线程拥有自己的程序计数器、栈和一组寄存器，但它们共享同一进程的内存空间。由于线程间的资源共享，数据同步和通信相对简单，但同时也可能导致竞态条件和死锁等问题。 多线程并发下载图片是一个典型的并发应用场景，每个线程负责下载一张图片，这样可以大大提高下载速度，尤其是在网络带宽有限的情况下。Python的`threading`模块提供了创建和管理线程的接口，如`Thread`类用于创建线程，`join`方法用于等待线程完成，以及`Lock`对象用于同步访问共享资源。 另一方面，多进程并发更适用于计算密集型任务，如提高数字运算速度。每个进程拥有独立的内存空间，避免了线程间的数据竞争，但进程间通信（IPC）相比线程而言更为复杂。Python的`multiprocessing`模块提供了类似`threading`的接口来处理进程，如`Process`类代表进程对象，`Queue`可用于进程间通信。 在实际编程中，我们需要根据任务特性选择合适的并发模型。对于I/O密集型任务，如网络请求、文件读写，多线程通常更合适，因为Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程在CPU密集型任务中的性能。而对于CPU密集型任务，多进程可以充分利用多核CPU的计算能力，绕过GIL的限制。 总结起来，理解线程和进程的概念，熟悉Python中的`threading`和`multiprocessing`库，是掌握Python并发编程的关键。正确地设计并发程序，能够显著提升程序执行效率，应对高并发场景，使程序更加健壮和高效。