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，而多进程更适合计算密集型任务。
多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间。由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python中的多线程无法真正并行执行CPU密集型任务。
对于需要充分利用多核CPU的任务，可以使用multiprocessing模块创建多个进程。每个进程有独立的内存空间，避免了GIL的限制，适合处理计算密集型任务。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。如果任务涉及大量IO操作，如网络请求或文件读写，多线程通常更高效。
使用多线程时，需要注意线程间的同步问题，例如使用Lock、Semaphore等机制防止数据竞争。而多进程则可以通过Queue或Pipe进行进程间通信。
•asyncio库为异步编程提供了支持，适用于高并发的I/O密集型应用。它与多线程和多进程各有适用场景，开发者可根据项目特点灵活选择。