由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
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）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，反而可能因为线程切换带来额外开销。
多进程则可以绕过GIL的限制，利用多核CPU的优势，更适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而避免了GIL带来的性能瓶颈。
在实际开发中，可以根据任务类型选择合适的并发方式。例如，爬虫程序通常使用多线程来提高网络请求效率，而科学计算或数据处理则更适合多进程。
无论是多线程还是多进程，都需要合理管理资源，避免竞争条件和死锁等问题。使用锁、队列等同步机制可以帮助协调多个线程或进程之间的操作。
熟悉Python的并发模型，能够帮助开发者编写更高效、稳定的程序。根据具体需求灵活运用多线程与多进程，是提升程序性能的关键。