由 dawei Python提供了多种实现并发编程的方式，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更好地选择合适的技术。
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），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等待期间可以提升程序效率。
多进程则适合处理CPU密集型任务，例如图像处理或科学计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。
在Python中，可以通过threading模块实现多线程，使用multiprocessing模块实现多进程。两者的基本用法类似，但需要注意线程间共享数据时的同步问题，以及进程间通信的方式。
AI绘图结果，仅供参考
实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于需要高并发且I/O操作频繁的应用，多线程是不错的选择；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥性能优势。
合理利用并发编程可以显著提升程序的执行效率，但也需要注意资源管理和代码复杂度的平衡，避免因过度设计而引入不必要的问题。