Python中如何实现多线程与多进程进行高效并发编程？

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Python 支持多线程和多进程编程。所谓多进程编程，即把整个程序划分为多个子任务，这些任务可以在多个核的 CPU 上并行执行，实现真正的并行处理。而在单核 CPU 上，多线程编程只能实现并发执行。

Python 既支持多线程编程，也支持多进程编程。

所谓多进程编程，即将整个程序划分为多个子任务，这些任务在多核 CPU 上可以实现并行执行；反之，在单核 CPU 上，则只能并发执行。在此基础上，我们还可以对每个任务进行更细致地划分，将其分为多个线程，和多进程不同，每个任务的多个线程，只能利用某一个 CPU 并发执行。

作为一套 Python 多线程和多进程编程简明教程，本专题主要讲解 Python 多线程和多进程编程的实现方式，包括创建进程（线程）、启动进程（线程）、管理多进程（多线程）等，同时还将介绍在使用多线程和多进程编程的过程中，需要避踩的一些“坑”。

教程目录：

1. Python进程和线程（包含两者区别）

2. Python创建线程（2种方式）详解

3. Python线程的生命周期（新建、就绪、运行、阻塞和死亡）

4. Python Thread join()用法详解

5. Python daemon守护线程详解

6. Python sleep()函数用法：线程睡眠

7. Python互斥锁（Lock）：解决多线程安全问题

8. 什么是死锁，如何避免死锁（4种方法）

9. Python condition实现线程通信（详解版）

10. Python Queue队列实现线程通信

11. Python Event实现线程通信

12. Python线程池及其原理和使用（超级详细）

13. Python threading Local()函数用法：返回线程局部变量

14. Python Timer定时器：控制函数在特定时间执行

15. Python schedule任务调度及其用法

16. Python os.fork()方法：创建新进程

17. Python Process创建进程（2种方法）详解

18. Python设置进程启动的3种方式

19. 多进程编程和多线程编程优缺点

20. Python使用进程池管理进程

21. Python进程间通信的2种实现方法（Queue和Pipe）

22. Python Futures并发编程详解

23. Python Asyncio并发编程详解

24. Python GIL全局解释器锁详解（深度剖析）

25. 深度解析Python垃圾回收机制（超级详细）