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，因此数据交换方便，但受制于全局解释器锁（GIL），无法充分利用多核CPU。
多进程使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，适合需要并行计算的场景。不过进程间通信比线程复杂，需要额外处理。
AI绘图结果，仅供参考
在编写多线程程序时，需要注意线程安全问题。例如，多个线程同时修改共享变量可能导致数据不一致，可以通过锁（Lock）或队列（Queue）来协调访问。
对于多进程，可以利用Pool类创建进程池，简化进程管理。同时，使用Manager模块可以实现跨进程的数据共享，提高程序灵活性。
实际应用中，选择多线程还是多进程应根据任务类型决定。I/O操作如网络请求、文件读写适合多线程；而计算密集型任务如图像处理、数值模拟则更适合多进程。
合理使用并发编程能显著提升程序性能，但也需注意资源管理和代码复杂度。掌握多线程与多进程的核心原理，有助于写出高效且稳定的Python程序。