由 dawei Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，主要通过多线程和多进程实现。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合计算密集型任务。
多线程利用Python的threading模块，每个线程共享同一进程的内存空间，适合处理网络请求、文件读写等操作。但受全局解释器锁（GIL）限制，多线程无法真正并行执行CPU密集型任务。
多进程使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，能够绕过GIL限制，充分利用多核CPU资源。适用于图像处理、科学计算等需要大量计算的任务。
AI绘图结果，仅供参考
在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体场景。例如，Web服务器通常采用多线程应对高并发请求，而数据处理任务则更适合多进程。
使用多线程时，需要注意线程安全问题，合理使用锁机制避免数据竞争。多进程则需关注进程间通信（IPC），如使用Queue或Pipe传递数据。
总体而言，掌握多线程与多进程的核心原理及适用场景，能有效提升Python程序的性能和响应速度。