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Python 并发编程教程是一个深入浅出的指南，帮助开发者理解如何在 Python 中实现并发编程。以下是一些关键概念和技巧。

什么是并发编程？

并发编程是指同时执行多个任务的能力。在 Python 中，这通常通过多线程或多进程来实现。

Python 中的并发

多线程

Python 提供了 threading 模块来处理多线程。例如：

import threading

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

t = threading.Thread(target=print_numbers)
t.start()
t.join()

多进程

由于 Python 的全局解释器锁（GIL），多线程并不总是能够实现真正的并行。因此，对于 CPU 密集型任务，可以使用 multiprocessing 模块。

import multiprocessing

def square(x):
    return x * x

if __name__ == "__main__":
    with multiprocessing.Pool(5) as pool:
        results = pool.map(square, range(10))
        print(results)

实际应用

并发编程在许多实际应用中都非常重要，例如：

• Web 应用：处理大量并发请求。
• 数据分析：并行处理大量数据。
• 机器学习：训练复杂的模型。

扩展阅读

想要了解更多关于 Python 并发编程的信息，可以阅读我们的高级并发编程教程。

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