由 dawei Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，了解它们的区别有助于更好地选择合适的方案。
多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（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，反而可能因为线程切换带来额外开销。
多进程则可以绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过`multiprocessing`模块，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，从而实现真正的并行计算。
在使用多线程时，需要注意线程之间的资源共享问题。可以借助`threading`模块中的锁（Lock）或条件变量（Condition）来确保数据的一致性。同时，避免过度创建线程，以免系统资源被耗尽。
对于多进程，可以利用`Pool`类来管理进程池，提高资源利用率。•进程间通信（IPC）可以通过`Queue`或`Pipe`实现，但需要特别注意数据的序列化与反序列化过程。
AI绘图结果，仅供参考
实际开发中，可以根据任务类型灵活选择多线程或多进程。对于简单任务，多线程足以应对；而对于复杂计算，多进程能带来更高的性能提升。