由 dawei Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。
多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程间的通信较为方便。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。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则使用multiprocessing模块，每个进程都有独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，适合处理计算密集型任务。进程之间的通信需要借助队列或管道等机制。
在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于任务的性质。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程可以提高效率；而对于复杂的数学运算或数据处理，多进程通常表现更好。
除了标准库，还可以使用第三方库如concurrent.futures来简化并发编程。该库提供了统一的接口，支持线程池和进程池，使代码更加简洁高效。
合理使用并发编程可以显著提升程序性能，但也需要注意资源竞争和同步问题。正确使用锁、信号量等同步工具，是编写稳定并发程序的关键。