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。
多线程适用于需要频繁等待I/O操作的场景，例如网络请求或文件读写。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。
多进程则通过创建独立的进程来绕过GIL的限制，适合计算密集型任务。multiprocessing模块允许开发者利用多个CPU核心，提高程序的执行效率。但进程间的通信和数据共享比线程更复杂。
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需根据具体需求决定。对于I/O密集型任务，多线程能有效减少等待时间；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件性能。
无论是多线程还是多进程，都需要合理设计代码结构，避免资源竞争和死锁问题。使用锁、队列等同步工具可以确保线程或进程间的协调运行。
实践中，可以结合两者优势，例如用多线程处理I/O，用多进程处理计算任务，从而构建高效稳定的并发程序。