由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式实现并发编程。多线程和多进程是其中最常见的两种方法，它们各自适用于不同的场景。
多线程适合处理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操作中可以有效提升性能。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则能够突破GIL的限制，利用多核CPU的优势，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，避免了线程间的资源竞争问题。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求决定。如果任务主要是等待外部资源，如数据库查询或HTTP请求，多线程是更轻量的选择；如果任务需要大量计算，多进程会更加高效。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序，而multiprocessing模块则提供了更强大的进程管理功能。两者在代码结构上略有不同，但都支持启动、停止和通信等基本操作。
在编写并发程序时，需要注意资源共享和同步问题。使用锁（Lock）、队列（Queue）等工具可以避免数据竞争，确保程序的稳定性和正确性。