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。它们分别适用于不同的场景，理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，例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，但可以提升程序的响应速度。
多进程则适合处理CPU密集型任务，如图像处理或科学计算。每个进程都有独立的内存空间，因此可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。
AI绘图结果，仅供参考
在Python中，可以通过threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于创建多进程。两者的基本用法类似，但需要注意线程间共享数据时的同步问题。
对于多线程程序，使用锁（Lock）或队列（Queue）可以避免多个线程同时修改共享资源导致的数据不一致问题。而多进程之间通常通过管道（Pipe）或共享内存（Shared Memory）进行通信。
选择多线程还是多进程，应根据具体任务的特点来决定。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程可能是更好的选择；如果任务需要大量计算，则多进程更能发挥性能优势。