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。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别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模块可以轻松创建和管理线程。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便。
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。这意味着在处理大量计算时，多线程可能不会带来性能提升。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则适合CPU密集型任务。通过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。这样可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。
在使用多进程时需要注意进程间的通信问题。可以使用队列（Queue）或管道（Pipe）进行数据传递，或者利用共享内存来提高效率。
无论选择多线程还是多进程，都需要合理设计程序结构，避免资源竞争和死锁等问题。同时，适当使用同步机制如锁（Lock）或信号量（Semaphore）可以确保线程或进程的安全运行。
实践中应根据具体需求选择合适的并发模型，并结合性能测试进行优化。