在本文中，我们将对 Python 多进程与多线程并发编程进行深度剖析，以实现高并发应用。在现代 Web 应用程序中，高并发性能已经成为了必备的重要特性。因此，正确理解并发编程对于开发人员来说至关重要。

## 什么是并发编程？

并发编程是指让多个任务在相同的时间段内运行，而不是一个接一个地运行。并发编程能够提高程序的性能和响应能力，使多个任务可以同时运行。

## Python 多进程并发编程

Python 的 multiprocessing 模块可以让我们使用多个进程来并行处理数据。在 Python 中，每个进程都有自己独立的空间，并且可以独立地运行，这样可以让我们更好地利用计算机的多个 CPU 核心。

以下是一个简单的例子，说明如何用 Python 实现多进程并发编程：

```python
import multiprocessing

def worker(num):
    """ 每个进程都会调用该函数 """
    print('Worker %d' % num)
    return

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()
```

在上面的代码中，我们首先导入了 multiprocessing 模块，然后定义了一个 worker 函数。在主程序中，我们创建了 5 个进程并启动它们，每个进程都会执行 worker 函数。

通过运行上面的代码，我们可以看到 5 个进程并发运行。

## Python 多线程并发编程

与多进程不同，Python 的 threading 模块可以让我们使用多个线程来并行处理数据。在 Python 中，每个线程都有自己独立的空间，并且线程之间共享相同的内存空间。

以下是一个简单的例子，说明如何用 Python 实现多线程并发编程：

```python
import threading

def worker(num):
    """ 每个线程都会调用该函数 """
    print('Worker %d' % num)
    return

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(t)
        t.start()
```

在上面的代码中，我们首先导入了 threading 模块，然后定义了一个 worker 函数。在主程序中，我们创建了 5 个线程并启动它们，每个线程都会执行 worker 函数。

通过运行上面的代码，我们可以看到 5 个线程并发运行。

## Python 多进程与多线程的比较

在多进程编程中，每个进程都有独立的内存空间，因此一个进程崩溃不会影响其他进程。另一方面，线程共享相同的内存空间，因此一个线程崩溃可能会影响其他线程。

另外，由于 Python 的全局解释器锁（GIL），在多线程编程中不能充分利用多核处理器。因此，在需要利用多核处理器的情况下，使用多进程编程是更好的选择。

## 结论

在本文中，我们深入剖析了 Python 多进程与多线程并发编程。使用多进程或多线程并发编程可以大大提高 Web 应用程序的性能和响应能力。不过，在选择使用多进程还是多线程时，需要根据具体的应用场景来决定。