由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，其并发编程能力在处理高负载任务时显得尤为重要。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
AI绘图结果，仅供参考
多线程适合I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算。
相比之下，多进程利用操作系统提供的进程机制，能够绕过GIL的限制，实现真正的并行计算。multiprocessing模块是Python中用于多进程编程的核心工具。通过创建多个进程，可以充分利用多核CPU的性能。
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务的性质。对于需要频繁切换上下文或依赖外部资源的任务，多线程可能是更好的选择；而对于计算密集型任务，多进程则更具优势。
除了标准库，第三方库如concurrent.futures也提供了更高级的抽象，简化了并发编程的复杂性。通过Future对象，可以方便地管理异步任务的执行和结果获取。
合理使用多线程和多进程，不仅能提升程序的性能，还能改善用户体验。掌握这些技术，是成为一名高效Python开发者的重要一步。