由 dawei Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的并发方式，它们各有适用场景。
多线程适用于I/O操作频繁的任务，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密集型任务中并不能真正实现并行计算。
对于需要充分利用多核CPU的计算密集型任务，多进程是更好的选择。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而绕过GIL的限制。
在实际应用中，合理选择并发模型至关重要。如果任务主要涉及等待外部资源，如数据库查询或HTTP请求，多线程可以有效提高效率；若任务需要大量计算，则应优先考虑多进程。
AI绘图结果，仅供参考
除了标准库，第三方库如concurrent.futures也提供了更高级的并发抽象，简化了异步任务的管理。掌握这些工具能够帮助开发者编写更高效、可维护的代码。