由 dawei Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。两者各有优劣，适用于不同的场景。
多线程适合I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。
多进程则可以突破GIL的限制，利用多核CPU的优势，适合处理计算密集型任务。Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的功能。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义目标函数并启动线程，可以实现任务的并行执行。但需要注意线程间的资源共享问题。
对于多进程，使用Process类创建进程，并通过start()方法启动。进程之间相互独立，数据共享需要借助Queue或Manager等工具。
AI绘图结果，仅供参考
在实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。合理使用并发能显著提升程序性能，但也需注意资源管理和同步问题。