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。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择合适的方案。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL），多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算，但可以提高程序的响应速度。
多进程则适合处理CPU密集型任务。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口来管理进程。
在使用多线程时，需要注意线程之间的资源共享问题。可以使用threading模块中的Lock或RLock来避免竞态条件，确保数据的一致性。
对于多进程，由于每个进程都有独立的内存空间，数据共享需要通过Queue、Pipe或Manager等机制实现。这种方式虽然更安全，但也增加了程序的复杂度。
AI绘图结果，仅供参考
实际开发中，可以根据任务类型选择合适的并发方式。对于简单的异步操作，asyncio也是一个值得考虑的选项。
掌握多线程与多进程的基本原理和使用方法，能够显著提升Python程序的性能和效率。