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两种常见且重要的技术。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异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，例如网络请求或文件读写。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能真正实现并行计算，但在处理阻塞操作时仍能提升效率。
多进程则适合CPU密集型任务，如图像处理或数学计算。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模块为多进程编程提供了丰富的接口。
AI绘图结果，仅供参考
在使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题。可以通过锁（Lock）、信号量（Semaphore）等机制来避免数据竞争。同时，合理设计线程结构有助于提高程序的稳定性和可维护性。
对于多进程，进程间的数据共享较为复杂，通常需要借助队列（Queue）或管道（Pipe）进行通信。•进程的启动和销毁成本较高，因此应根据任务特性合理控制进程数量。
实际开发中，可以根据任务类型选择合适的并发方式。对于简单任务，多线程可能更方便；而对于复杂计算，多进程则是更好的选择。