由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方法。其中，多线程和多进程是两种常见的并发模型，适用于不同的应用场景。
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，多线程无法真正实现并行计算，但在处理阻塞操作时仍能提高程序的响应速度。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则适合CPU密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。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，从而绕过GIL的限制。
在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于需要大量计算的任务，多进程通常更高效；而对于等待外部资源的任务，多线程可能更合适。
使用threading模块可以轻松创建和管理线程，而multiprocessing模块则提供了类似但更强大的进程控制功能。两者都支持线程/进程池、同步机制等高级特性。
正确使用并发编程可以显著提升程序性能，但也需要注意线程安全和资源竞争问题。合理设计代码结构，避免死锁和竞态条件，是编写高效并发程序的关键。