由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，其并发编程能力在处理高负载和复杂任务时显得尤为重要。并发编程的核心在于充分利用多核CPU的计算资源，提升程序的执行效率。
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多线程是Python中实现并发的一种常见方式。通过threading模块，可以创建多个线程来同时执行任务。然而，由于全局解释器锁（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，更适合IO密集型操作。
对于需要真正并行计算的任务，多进程是更合适的选择。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而绕过GIL的限制，充分利用多核CPU。
在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于具体的应用场景。例如，网络爬虫、数据处理等任务通常适合多线程，而科学计算、大规模数据处理则更适合多进程。
除了基本的线程和进程管理，Python还提供了如concurrent.futures这样的高级接口，简化了并发任务的编写和管理。使用ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor，可以更方便地提交和管理异步任务。
正确使用并发编程不仅能提升程序性能，还能改善用户体验。但需要注意线程安全和资源竞争问题，合理使用锁、队列等同步机制，避免出现不可预料的错误。