Python多线程并发与多进程详解：资源管理与GIL限制

在本篇关于Python多线程的文章中，首先回顾了进程与线程的区别与联系。进程和线程都是多任务编程的手段，它们共同运行在一个进程中，但线程共享进程的资源，而进程有自己的独立内存空间，因此进程比线程消耗资源更多。进程间通信（IPC）通常使用不同的机制，如管道或消息队列，而线程则主要依赖全局变量进行同步。 文章重点讨论了服务器模型，其中区分了循环模型（单线程模型，同一时刻只处理一个请求）和并发模型，后者包括IO并发，通过多进程或多线程来同时处理多个IO任务以及任何其他任务。基于`fork`的多进程并发程序示例中，每当有新的客户端连接，就会创建一个新的进程来处理。 接着，文章转向了多线程并发，指出相比多进程，它消耗资源较少，但线程在共享资源时需要更加谨慎，特别是在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，虽然网络延迟较高，多线程并发仍是一种可行的解决方案。实现步骤包括创建套接字、绑定监听、接受请求时创建新线程，以及主线程继续接收请求。 具体实现中，涉及到了Python的`threading`模块，比如创建子线程、处理异常和错误日志。同时提到了不同类型的服务器类，如SocketServer中的TCP和UDP服务器，以及它们如何结合ForkingMixIn或ThreadingMixIn来实现多线程支持。HTTPServer的使用也被提及，包括处理GET和POST请求、设置响应头以及Cookie的管理。 此外，文章还介绍了socket编程的基础概念，包括TCP/IP套接字、HTTP请求和响应的处理，以及如何使用异步I/O（如yield和greenlet库）来提高效率。最后，提到greenlet和gevent这样的库可以用来实现更细粒度的并发控制，以及如何利用它们来暂停和恢复线程执行。 总结来说，本文主要讲解了Python中的多线程并发编程技术，包括进程与线程的区别、服务器模型的选择、多线程实现方法以及相关库的使用，为读者提供了一个从理论到实践的完整指南。