由 dawei Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。
AI绘图结果，仅供参考
在Python中，多线程可以通过threading模块实现。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便。但需要注意的是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在处理CPU密集型任务时并不能真正实现并行计算。
多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间，避免了GIL带来的限制。这种方式适合需要大量计算的任务，可以充分利用多核CPU的性能。
实际开发中，选择多线程还是多进程应根据具体需求决定。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程通常更高效；而对于图像处理、科学计算等计算密集型任务，多进程更能发挥性能优势。
除了标准库，还可以使用第三方库如concurrent.futures来简化并发编程。它提供了统一的接口，支持线程池和进程池，使得代码更加简洁易读。
并发编程虽然强大，但也带来了线程安全、资源竞争等问题。合理使用锁机制和同步工具，是保证程序稳定运行的关键。