由 dawei Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程通过共享内存空间来实现并行执行，适合处理需要频繁切换的任务。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。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。
多进程则利用独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，更适合CPU密集型任务。multiprocessing模块允许开发者创建多个进程，每个进程都有自己的Python解释器和内存空间。这种方式虽然资源消耗较大，但在多核CPU上能显著提升性能。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。例如，网络爬虫通常使用多线程来提高I/O效率，而科学计算则更倾向于多进程以充分利用多核处理器。
无论是多线程还是多进程，都需要合理设计代码结构，避免竞态条件和死锁等问题。使用锁、队列等同步机制可以确保数据的一致性和安全性。
AI绘图结果，仅供参考
掌握并发编程的核心概念和工具，能够帮助开发者编写出更高效、更稳定的Python程序。