由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。
在Python中，多线程可以通过threading模块实现。每个线程共享进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便。但需要注意的是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在处理CPU密集型任务时并不能真正实现并行计算。
多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间，避免了GIL的限制。这种方式更适合需要大量计算的任务，能够充分利用多核CPU的性能。
使用多线程时，可以创建一个线程池来管理多个线程，提高程序的效率。同时，需要注意线程间的同步问题，比如使用Lock或Semaphore来避免资源竞争。
对于多进程，可以利用Pool类来创建进程池，简化进程的管理。•进程间通信可以通过Queue或Pipe来实现，确保不同进程之间能够安全地交换数据。
实际开发中，选择多线程还是多进程取决于具体的应用场景。理解两者的区别和适用范围，有助于编写出更高效、稳定的并发程序。