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实现方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
AI绘图结果，仅供参考
多线程利用Python的threading模块实现，适合处理大量I/O操作，如网络请求或文件读写。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并行执行，但在I/O等待期间可以释放GIL，让其他线程运行。
多进程则通过multiprocessing模块实现，能够突破GIL的限制，充分利用多核CPU资源。每个进程拥有独立的内存空间，适合计算密集型任务，但进程间的通信和数据共享相对复杂，需要额外处理。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于I/O密集型应用，多线程更轻量且易于实现；而对于需要高性能计算的任务，多进程更为合适。
使用多线程时，注意避免共享状态带来的竞态条件，可借助锁（Lock）或队列（Queue）进行同步。多进程则可通过共享内存或管道（Pipe）进行通信，确保数据一致性。
合理设计并发模型能显著提升程序效率。理解不同并发方式的特点，并结合实际问题选择合适的方案，是编写高效Python程序的关键。