由 dawei Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各自适用于不同的场景。
多线程利用的是同一进程内的多个线程，共享内存空间，适合处理需要频繁切换的任务。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，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。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则通过创建独立的进程来运行任务，每个进程拥有自己的内存空间，能够绕过GIL的限制，适合计算密集型任务。Python的multiprocessing模块支持多进程编程，可以充分利用多核CPU的优势。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程通常更高效；而对于大量数据计算或复杂算法，多进程更能发挥性能。
同时，需要注意线程和进程之间的通信与同步问题。多线程可通过queue模块进行安全的数据传递，而多进程则可能需要使用Manager或Pipe等工具来实现进程间通信。
理解并发模型的优缺点，并结合项目特点合理选择，是编写高效Python程序的关键。