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两种常见且重要的方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于选择合适的方案。
多线程适合处理I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法真正实现并行计算，但在I/O等待期间，线程可以切换执行，提高程序效率。
多进程则更适合CPU密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。
在Python中，可以通过threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程编程。两者都提供了简单的接口，但需要根据任务类型合理选择。
AI绘图结果，仅供参考
使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题，可以借助锁（Lock）或队列（Queue）来协调操作。而多进程则可以通过共享内存或管道进行通信，但管理起来相对复杂。
实际开发中，可以根据具体需求混合使用多线程与多进程，例如用多线程处理多个I/O任务，再用多进程进行计算密集型处理，以达到最佳性能。