由 dawei Python提供了多种方式实现并发编程，其中多线程和多进程是最常见的两种方法。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方案。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。Python中的threading模块允许创建多个线程，这些线程共享同一进程的内存空间，因此数据交换较为方便。但需要注意的是，由于全局解释器锁（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。
多进程则适合处理CPU密集型任务，如大量计算或图像处理。multiprocessing模块可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，避免了GIL的限制。这种方式能够充分利用多核CPU的性能，但进程间的通信和数据共享相对复杂。
在实际应用中，开发者需要根据任务类型选择合适的技术。对于I/O操作，多线程可以提高程序的响应速度；而对于计算密集型任务，多进程则是更优的选择。
无论是多线程还是多进程，都需要合理管理资源，避免出现死锁、竞态条件等问题。使用锁、队列等同步工具可以帮助协调多个线程或进程的执行顺序。
AI绘图结果，仅供参考
熟悉Python的并发模型，能够帮助开发者编写更高效、稳定的程序。通过实践和测试，逐步掌握不同并发方式的特点与适用场景，是提升编程能力的重要途径。