由 dawei Python中实现并发编程的主要方式有多种，其中多线程和多进程是两种常见的方式。它们各自适用于不同的场景，了解它们的区别有助于选择合适的方案。
多线程是指在一个进程中同时运行多个线程，这些线程共享同一块内存空间。由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O密集型任务中表现良好。
多进程则是通过创建多个独立的进程来实现并发，每个进程拥有自己的内存空间。这种方式可以绕过GIL的限制，在多核CPU上能够充分发挥性能，适合处理CPU密集型任务。
在Python中，使用threading模块可以方便地实现多线程编程。通过创建Thread对象并调用start方法启动线程，可以轻松实现任务的并行执行。但需要注意线程间的同步问题，如使用Lock或Semaphore来避免资源竞争。
对于多进程，multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但其底层实现更接近操作系统级别的进程管理。通过Process类创建进程，并利用Queue或Pipe进行进程间通信，可以有效解决数据共享问题。
AI绘图结果，仅供参考
实际应用中，应根据任务类型选择合适的技术。例如，网络爬虫等I/O密集型任务适合多线程，而图像处理、科学计算等任务则更适合多进程。