由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
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最常见的实现方式。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于选择合适的方案。
多线程适用于I/O密集型任务，比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密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数并将其传递给Thread对象，就可以启动多个线程。需要注意的是，共享数据的访问必须谨慎处理，以避免竞态条件。
多进程则利用了操作系统级别的进程管理，能够绕过GIL的限制，适合CPU密集型任务。multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但每个进程都有独立的内存空间，这使得数据共享更加复杂。
在实际应用中，合理选择多线程或多进程能显著提升程序性能。例如，Web服务器常使用多线程处理多个客户端请求，而科学计算则更倾向于多进程。
并发编程虽然强大，但也增加了程序的复杂性。正确使用锁、队列等同步工具，是编写高效且安全并发程序的关键。