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，理解它们的差异有助于编写更高效的程序。
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）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I/O操作时可以提升效率。
多进程则适合处理CPU密集型任务。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口来管理进程。
AI绘图结果，仅供参考
在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求决定。如果任务涉及大量计算，多进程是更好的选择；如果任务主要依赖外部资源，如数据库或网络，则多线程更为合适。
使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题。可以借助threading模块中的Lock或RLock来避免竞态条件。而多进程则可以通过共享内存或队列进行通信。
•异步编程也是Python中一种高效的并发方式。asyncio库结合await和async关键字，能够实现非阻塞的IO操作，适合高并发的网络应用。
掌握多线程与多进程的使用技巧，可以帮助开发者编写出更高效、更稳定的程序。合理利用Python的并发能力，是提升程序性能的关键。