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Python中的进程和线程是两种不同的并发执行方式，它们在多任务处理中起着至关重要的作用。理解这两者的区别和应用场景对于任何Python开发者来说都至关重要。 1. **进程**： 进程是操作系统分配资源的基本单位，每个进程都有独立的内存空间，包括程序代码、数据、堆栈等。在Python中，可以使用`os`模块来创建和管理进程。例如，`os.fork()`函数可以创建一个新的进程，而`os.wait()`则用于等待子进程结束。进程之间的通信通常通过共享内存、管道、消息队列等方式进行。 2. **线程**： 线程是进程内的执行单元，一个进程中可以有多个线程。线程共享同一进程的内存空间，这使得线程间的通信更为简便，但同时也可能导致数据竞争问题。Python标准库提供了`threading`模块来操作线程，如创建线程（`Thread`类）、同步（`Lock`, `Semaphore`, `Event`等）和控制执行顺序。 3. **Python的全局解释器锁（GIL）**： 在Python中，由于GIL的存在，即使在多核CPU环境下，同一时间也只能有一个线程执行Python字节码。这意味着Python的多线程并不能实现真正的并行计算，但在IO密集型任务中，线程可以交替执行，从而提高效率。 4. **进程与线程的选择**： - **进程**：当需要进行大量计算且不依赖共享数据时，使用进程更为合适，因为它们可以充分利用多核CPU的计算能力，避免GIL的影响。 - **线程**：对于IO密集型任务，如网络请求、文件读写等，线程切换成本低，更适合多线程。但若涉及共享数据，需要谨慎处理同步问题。 5. **并发与并行**： 并发是指多个任务在一段时间内交替执行，给人感觉同时进行。并行则是指多个任务确实同时执行，如多核CPU下的进程或无GIL环境下的线程。 6. **多进程库multiprocessing**： Python的`multiprocessing`模块提供了类似`threading`模块的接口，但基于进程而不是线程。它支持进程池、队列等高级功能，能有效利用多核资源。 7. **线程安全**： 确保在多线程环境中访问共享资源的安全性，需要使用同步原语，如锁、信号量等。Python的`threading`模块提供了多种同步工具，以防止数据不一致和死锁。 8. **线程局部存储**： 对于需要在线程间保持独立状态的情况，可以使用线程局部存储（Thread Local Storage），Python的`threading.local`类就是为此设计的。 9. **守护线程**： 在主线程结束后，非守护线程会被强制结束，而守护线程（daemon thread）不会阻止进程的退出。`threading.Thread.daemon`属性可以设置线程是否为守护线程。 10. **线程优先级**： Python的线程没有内置的优先级机制，但在某些平台上，可以使用`threading.getPriority()`和`threading.setPriority()`方法来调整线程的调度优先级。 理解并掌握Python中的进程和线程，有助于开发者设计出高效、稳定、可扩展的多任务程序，无论是对于大型服务器应用还是桌面应用，都是必不可少的知识点。在实际编程中，根据任务特性和系统资源选择合适的并发模型，能够充分发挥Python的潜力。