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常见的方法，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。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，但可以提高程序的响应速度。
多进程则更适合CPU密集型任务，比如大规模数据计算或图像处理。通过使用multiprocessing模块，可以创建独立的进程，绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。
AI绘图结果，仅供参考
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于需要频繁等待外部资源的任务，多线程可能是更好的选择；而对于需要大量计算的任务，多进程更能发挥硬件优势。
除了标准库，还有第三方库如concurrent.futures和asyncio，为并发编程提供了更高级的抽象。这些工具简化了代码编写，提高了开发效率。
正确使用并发编程可以显著提升程序性能，但同时也需要注意线程安全和资源竞争问题。合理设计程序结构，避免死锁和竞态条件，是成功实现并发的关键。