由 dawei Python 提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见的实现方式。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择适合的方案。
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）限制，多线程在 CPU 密集型任务中无法真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。
AI绘图结果，仅供参考
在 Python 中，可以使用 threading 模块来创建和管理线程。每个线程共享同一个进程的内存空间，这使得线程之间的数据交换较为方便，但也增加了同步问题的风险。
对于多进程，Python 提供了 multiprocessing 模块。每个进程都有独立的内存空间，避免了 GIL 的限制，能够充分利用多核 CPU 的性能。不过，进程之间的通信和数据共享比线程更复杂。
选择多线程还是多进程，取决于具体的应用场景。如果任务主要涉及 I/O 操作，多线程可能更高效；如果是计算密集型任务，多进程则更适合。
在实际开发中，合理利用并发技术可以显著提升程序的性能和响应速度。同时，需要注意线程和进程间的同步与通信机制，以避免竞态条件和死锁等问题。