Python并发编程基础：Foundation在多线程和多进程中的应用

Python并发编程是指在一个程序中同时执行多个任务，提高程序运行效率的技术。在Python中，可以通过多线程和多进程来实现并发编程。

多线程是指在一个程序中同时执行多个线程，每个线程都是独立的执行单元。Python的标准库提供了threading模块来支持多线程编程。下面是使用多线程的一个例子：

import threading

def print_number():
    for i in range(10):
        print(i)

def print_string():
    for i in range(10):
        print("String")

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=print_number)
    t2 = threading.Thread(target=print_string)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

上面的例子中，我们创建了两个线程，一个用于打印数字，一个用于打印字符串。在主线程中，我们启动了这两个子线程，并通过join方法让主线程等待子线程执行完毕。

多进程是指在一个程序中同时执行多个进程，每个进程都是独立的执行单元。Python的标准库提供了multiprocessing模块来支持多进程编程。下面是使用多进程的一个例子：

import multiprocessing

def print_number():
    for i in range(10):
        print(i)

def print_string():
    for i in range(10):
        print("String")

if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=print_number)
    p2 = multiprocessing.Process(target=print_string)
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

上面的例子中，我们创建了两个进程，一个用于打印数字，一个用于打印字符串。在主进程中，我们启动了这两个子进程，并通过join方法让主进程等待子进程执行完毕。

无论是多线程还是多进程，都能够实现并发编程，提高程序运行效率。但是需要注意的是，在Python中由于全局解释器锁 (GIL) 的存在，多线程的性能提升有限，多进程的性能提升更明显。

此外，如果在并发编程中需要共享数据，需要注意数据的同步，避免出现竞态条件或死锁的问题。可以使用互斥锁、条件变量等来实现线程或进程之间的同步。

总之，Python的多线程和多进程提供了一种方便的并发编程方式，可以通过并发编程来提高程序的运行效率和性能。