由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。多线程和多进程是其中两种主要的方法，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程序的响应速度。
多进程则能够突破GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。对于计算密集型任务，如图像处理或大规模数据计算，使用多进程通常能带来显著的性能提升。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求来决定。如果任务主要是等待外部资源，多线程可能是更好的选择；而如果任务需要大量计算，多进程则更为合适。
Python标准库中的threading和multiprocessing模块为这两种并发模型提供了支持。开发者可以通过这些模块轻松实现多线程或多进程程序。
除了标准库，还有一些第三方库如concurrent.futures和asyncio，进一步简化了并发编程的复杂度，使得开发更加高效。
AI绘图结果，仅供参考
总体而言，理解多线程与多进程的区别及其适用场景，有助于编写更高效、更健壮的Python程序。