由 dawei Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择适合的方案。
多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在处理等待时间较长的操作时仍能提升效率。
多进程则可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。对于计算密集型任务，如图像处理或科学计算，使用多进程通常能带来更显著的性能提升。
AI绘图结果，仅供参考
在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程编程。两者的基本用法类似，但需要注意线程间共享数据的安全性，以及进程间通信的方式。
实际开发中，可以根据任务类型选择合适的并发方式。例如，Web服务器常采用多线程来处理多个客户端请求，而数据分析任务则更适合多进程。
正确使用并发编程可以大幅提升程序性能，但也可能引入复杂的问题，如死锁、资源竞争等。因此，在编写代码时应充分考虑线程或进程之间的同步与通信机制。