由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种最常见的技术手段，它们各自适用于不同的场景。
多线程适合处理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，但在I/O操作中可以显著提升效率。
多进程则能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。对于计算密集型任务，如图像处理或科学计算，使用多进程通常能带来更好的性能提升。
在Python中，可以通过threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于创建多进程。两者都提供了简单的接口，但需要注意资源管理和数据同步的问题。
对于多线程程序，共享数据需要使用锁机制来避免竞态条件。而多进程之间则可以通过队列或管道进行通信，确保数据的安全传递。
AI绘图结果，仅供参考
选择多线程还是多进程，取决于具体的应用场景。理解两者的优缺点，并根据实际需求合理选择，是编写高效并发程序的关键。