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并发方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程利用了Python的threading模块，能够实现轻量级的并发操作。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并行执行，但在网络请求、文件读写等I/O操作中表现良好。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制。这种方式更适合计算密集型任务，可以充分利用多核CPU的优势，但进程间的通信和资源管理相对复杂。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需要根据任务类型来决定。例如，爬虫程序适合使用多线程，而视频转码等计算任务则更适合多进程。
编写并发程序时，需要注意线程或进程之间的同步问题，避免数据竞争和死锁。可以使用锁（Lock）、队列（Queue）等工具来协调多个线程或进程的操作。
除了标准库，还可以借助第三方库如concurrent.futures来简化并发编程的复杂度，提供更高级的接口进行任务调度和管理。