由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。
多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。Python中的threading模块可以方便地创建和管理线程。每个线程共享同一个进程的内存空间，因此线程间的通信相对容易，但需要特别注意线程安全问题。
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多进程则更适合计算密集型任务，例如科学计算或大规模数据处理。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的并行执行，使用multiprocessing模块可以绕过这一限制，真正实现多核CPU的利用。
在选择多线程或多进程时，应根据具体需求进行权衡。多线程在资源消耗上更轻量，但可能受限于GIL；而多进程虽然占用更多系统资源，但能充分利用多核性能。
实践中，可以通过结合使用多线程和多进程来优化程序性能。例如，在一个Web服务器中，可以用多进程处理多个客户端请求，而在每个请求处理中使用多线程完成I/O操作。
正确使用并发编程可以显著提升程序效率，但也需要谨慎处理同步、死锁和资源竞争等问题，确保程序的稳定性和可靠性。