由 dawei Python中并发编程是提高程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。
多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，因此数据交换较为方便。但受制于全局解释器锁（GIL），Python的多线程无法真正并行执行多个线程。
多进程使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，适合计算密集型任务。创建进程时需要考虑资源消耗，过多的进程可能导致系统性能下降。
在实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发方式。例如，网络请求、文件读写等I/O操作适合多线程，而图像处理、科学计算等则更适合多进程。
AI绘图结果，仅供参考
使用多线程时需要注意线程安全问题，避免多个线程同时修改共享数据导致错误。可以通过锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程间的操作。
多进程之间数据共享较为复杂，通常通过管道（Pipe）或共享内存（Manager）来实现。合理设计进程间通信机制，有助于提升程序的稳定性和效率。
并发编程虽然能提升性能，但也增加了代码的复杂度。开发者需权衡利弊，结合具体场景选择最佳方案。