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。两者各有适用场景，理解它们的区别有助于选择合适的方案。
AI绘图结果，仅供参考
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密集型任务中无法真正并行执行，但可以提高I/O操作的效率。
多进程则适合CPU密集型任务，如数值计算或图像处理。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的影响，能够充分利用多核CPU的计算能力。
在实际开发中，可以通过threading模块实现多线程，使用multiprocessing模块实现多进程。编写多线程代码时需注意线程间的资源共享和同步问题，例如使用锁机制避免数据竞争。
对于多进程，需要注意进程间的数据传递和通信，常用的方法包括队列（Queue）和管道（Pipe）。同时，进程的创建和销毁成本较高，应合理控制进程数量。
实战中，可以根据任务类型灵活选择并发方式。对于简单任务，多线程足以满足需求；对于复杂计算，多进程更能发挥性能优势。