由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的机制。并发编程的核心目标是提高程序的执行效率，尤其是在处理I/O密集型或计算密集型任务时。
多线程是Python中常见的并发方式，适用于I/O操作较多的场景。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，但在网络请求、文件读写等场景中表现良好。
多进程则可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。通过multiprocessing模块，开发者可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，适合处理计算密集型任务。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于I/O密集型任务，多线程通常更轻量且易于管理；而对于需要高计算性能的任务，多进程是更好的选择。
•asyncio库为异步编程提供了支持，结合await和async关键字，可以编写非阻塞的代码，提升程序的响应速度和吞吐量。
AI绘图结果，仅供参考
熟悉不同并发模型的特点，并合理选择工具，是编写高效Python程序的关键。理解它们的工作原理，有助于避免常见的并发问题，如资源竞争和死锁。