由 dawei Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于在实际开发中做出更合适的选择。
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）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在需要大量计算的任务中，多进程通常是更好的选择。
在Python中，可以使用threading模块来创建和管理线程。通过定义一个目标函数并将其传递给Thread类，即可启动一个新的线程。需要注意的是，线程之间共享内存，因此必须谨慎处理数据同步问题。
多进程则通过multiprocessing模块实现，它能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。每个进程都有独立的内存空间，因此数据共享需要借助特定的机制，如队列或管道。
实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于I/O操作，多线程可以提高效率；而对于计算密集型任务，多进程能带来更显著的性能提升。
•异步编程也是另一种高效的并发模型，尤其适合处理大量IO操作。asyncio配合await关键字可以编写非阻塞代码，进一步提升程序的响应速度。
AI绘图结果，仅供参考
掌握多线程与多进程的使用方法，能够帮助开发者构建更高效、更稳定的Python应用程序。