由 dawei Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。两者各有优劣，适用于不同的场景。
多线程适合处理I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，由于全局解释器锁（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。
对于需要充分利用多核CPU的计算密集型任务，多进程是更好的选择。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而绕过GIL的限制。
AI绘图结果，仅供参考
在实际应用中，合理选择并发模型至关重要。例如，Web服务器常使用多线程应对大量并发连接，而科学计算则更适合多进程。
使用多线程时需要注意线程安全问题，避免多个线程同时修改共享数据导致的错误。可以借助锁（Lock）或队列（Queue）等工具进行同步。
多进程虽然更强大，但进程间的通信成本较高，通常通过管道、队列或共享内存等方式实现。开发过程中应权衡性能与复杂度。
总体而言，理解多线程与多进程的区别及适用场景，能够帮助开发者编写出更高效、稳定的Python程序。