由 dawei Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。两者各有优劣，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。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。由于全局解释器锁（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。
多进程则可以突破GIL的限制，适用于CPU密集型任务。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间。这种方式更适合需要大量计算的任务。
AI绘图结果，仅供参考
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于I/O操作，多线程可以提高效率；而对于计算密集型任务，多进程更为合适。
使用多线程时需要注意线程安全问题，避免多个线程同时修改共享数据导致的数据不一致。可以使用锁（Lock）或队列（Queue）等工具来协调线程之间的操作。
多进程之间通信较为复杂，通常使用管道（Pipe）或队列（Queue）进行数据交换。•进程间的数据共享不如线程方便，需要额外的处理。
实践中，可以通过结合多线程与多进程的方式优化程序性能。例如，使用多进程处理计算任务，再用多线程管理I/O操作。