多线程和多进程是并发编程的两种主要方式，它们都可以让程序同时执行多个任务，从而提高程序的性能。然而，它们之间也存在着一些差异，了解这些差异对于选择正确的方法非常重要。
多线程
多线程是指在一个进程中创建多个线程，这些线程共享相同的内存空间。这意味着它们可以访问相同的变量和对象，但这也意味着它们可能会相互干扰。多线程更适合 I/O 密集型任务，因为它们可以同时处理多个请求，而不会阻塞彼此。
python 中使用多线程
在 Python 中，可以使用 threading 模块来创建和管理线程。要创建一个线程，可以使用 threading.Thread() 函数，该函数需要一个可调用对象作为参数。例如，以下代码创建一个简单的线程，该线程在无限循环中打印一条消息：
import threadingdef print_message():while True:print("Hello, world!")thread = threading.Thread(target=print_message)thread.start()
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运行这段代码，你将看到 “Hello, world!” 这条消息不断地被打印出来。
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多进程
多进程是指在一个计算机上创建多个进程，每个进程都有自己的内存空间。这意味着它们无法访问彼此的变量和对象，但也意味着它们不会相互干扰。多进程更适合 CPU 密集型任务，因为它们可以同时执行多个任务，而不会阻塞彼此。
Python 中使用多进程
在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块来创建和管理进程。要创建一个进程，可以使用 multiprocessing.Process() 函数，该函数需要一个可调用对象作为参数。例如，以下代码创建一个简单的进程，该进程在无限循环中打印一条消息：
import multiprocessingdef print_message():while True:print("Hello, world!")process = multiprocessing.Process(target=print_message)process.start()
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运行这段代码，你将看到 “Hello, world!” 这条消息不断地被打印出来。
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多线程与多进程的比较
下表比较了多线程与多进程的优缺点：
特性 多线程 多进程共享内存是否相互干扰可能不可能适用任务I/O 密集型任务CPU 密集型任务Python 模块threadingmultiprocessing
结论
多线程和多进程是 Python 中并发编程的两种主要方式，它们都可以极大地提升代码性能。然而，它们之间也存在着一些差异，了解这些差异对于选择正确的方法非常重要。对于 I/O 密集型任务，可以使用多线程，而对于 CPU 密集型任务，可以使用多进程。
以上就是Python 多线程与多进程：揭秘并发编程的奥秘，提升代码性能的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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