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。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。
在Python中，使用threading模块可以轻松创建多线程程序。每个线程共享进程的内存空间，因此线程间的通信相对简单，但需要注意线程安全问题。
多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间。这种方式能够充分利用多核CPU的优势，适合计算量大的任务。
AI绘图结果，仅供参考
对于I/O密集型任务，如网络请求或文件读写，多线程可以显著提高程序的响应速度。但在处理大量计算时，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程可能无法充分发挥多核性能。
多进程则不受GIL限制，能够真正并行执行多个任务。不过，进程之间的通信和数据共享比线程复杂，通常需要使用队列或管道等机制。
实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体场景决定。合理利用并发编程可以大幅提升程序效率。