由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
Python作为一门广泛应用的编程语言，其并发编程能力在处理高负载任务时尤为重要。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各自适用于不同的场景。
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）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，但在I/O操作中可以显著提升效率。
多进程则适合处理CPU密集型任务，如图像处理或科学计算。通过创建多个独立的进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于需要频繁等待外部资源的任务，多线程是更轻量的选择；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件优势。
使用Python的threading模块可以轻松实现多线程，而multiprocessing模块则提供了多进程的支持。合理使用这些工具，能够有效提升程序的运行效率。
在编写并发代码时，需要注意线程安全问题，避免因共享资源导致的数据竞争。使用锁、队列等同步机制，可以确保程序的稳定性和正确性。
理解多线程与多进程的区别及其适用场景，有助于开发者在实际项目中做出更合理的架构设计。