由 dawei Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方法。其中，多线程和多进程是两种常见的技术手段，它们各自适用于不同的场景。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法真正实现并行计算，但可以提高程序的响应速度。
多进程则更适合CPU密集型任务，如数据处理或科学计算。通过使用multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而绕过GIL的限制。
AI绘图结果，仅供参考
在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求来决定。如果任务涉及大量等待时间，多线程可能更高效；如果任务需要充分利用多核CPU，多进程则是更好的选择。
使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题，合理使用锁机制以避免数据竞争。而多进程则需要关注进程间通信和资源管理，确保程序的稳定性和效率。
掌握这两种并发方式，能够帮助开发者提升程序性能，更好地应对复杂的应用场景。