由 dawei Python中实现并发编程的主要方式有两种：多线程和多进程。它们分别适用于不同的场景，理解其区别有助于选择合适的方案。
多线程通过共享内存的方式运行，适合I/O密集型任务。例如，网络请求或文件读写等操作，由于CPU等待时间较长，多线程可以有效提升程序效率。
多进程则利用独立的内存空间，更适合计算密集型任务。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的并行计算能力，多进程能够绕过这一限制，充分利用多核CPU。
在Python中，`threading`模块提供了多线程的支持，而`multiprocessing`模块用于创建多进程。使用这些模块时，需要注意线程间的数据同步问题，避免出现竞态条件。
AI绘图结果，仅供参考
对于多进程，可以使用`Pool`类来管理进程池，简化任务分配和结果收集。同时，`Process`类允许更细粒度地控制每个进程的执行。
实际应用中，应根据任务类型选择合适的方法。如果任务涉及大量计算，优先考虑多进程；如果任务主要是等待外部资源，多线程可能更为高效。