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，理解它们的区别有助于更好地选择合适的方案。
多线程适合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，反而可能因为上下文切换带来额外开销。
多进程则可以绕过GIL的限制，适用于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，从而实现真正的并行处理。
在使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题。可以借助threading模块中的Lock、RLock等同步工具来避免数据竞争。同时，合理设计线程池可以提高资源利用率。
对于多进程，共享内存和进程间通信是关键。可以使用multiprocessing模块提供的Queue、Pipe或Manager来实现进程间的高效通信。•注意子进程的启动方式和资源释放，避免程序出现阻塞或泄漏。
AI绘图结果，仅供参考
实际应用中，应根据任务类型和性能需求选择合适的方法。对于简单任务，多线程可能更轻量；而对于复杂计算，多进程能发挥更大优势。