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。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，使用threading模块可以创建和管理线程。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便，但需要处理线程安全问题。
多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，避免了全局解释器锁（GIL）的限制，适合执行计算密集型任务。
对于多线程程序，需要注意资源竞争和死锁的问题。可以通过锁（Lock）或信号量（Semaphore）等机制来协调线程间的操作。
AI绘图结果，仅供参考
多进程的优势在于能够充分利用多核CPU，提高程序的执行效率。然而，进程间通信（IPC）比线程间通信更复杂，通常需要借助队列（Queue）或管道（Pipe）。
选择多线程还是多进程，应根据具体任务类型和性能需求来决定。合理设计并发模型，可以显著提升程序的响应速度和吞吐量。
实践中，建议结合使用多线程与多进程，例如在主线程中启动多个子进程，每个进程内部再使用多线程处理任务。