由 dawei Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。理解它们的区别和适用场景，有助于编写更高效的代码。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，反而可能因线程切换带来额外开销。
多进程则可以突破GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，从而实现真正的并行计算。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求决定。对于需要频繁交互或共享数据的任务，多线程可能更方便；而对于计算量大且独立的任务，多进程更能发挥硬件性能。
使用threading模块时，需要注意线程间的同步问题，如使用Lock或Queue来避免数据竞争。而multiprocessing模块提供了Process、Pool等工具，便于管理多个进程。
AI绘图结果，仅供参考
合理利用Python的并发能力，能够显著提升程序的响应速度和吞吐量。但同时也需注意资源消耗和代码复杂度，避免过度设计。