由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能真正实现并行计算，但在处理I/O等待时仍能提升效率。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则适合CPU密集型任务，如数值计算或图像处理。通过使用multiprocessing模块，可以创建独立的进程，绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于需要大量计算的任务，多进程通常是更好的选择；而对于等待外部资源的任务，多线程可能更高效。
除了标准库，还有第三方库如concurrent.futures和asyncio，为并发编程提供了更高级的抽象，简化了代码编写和管理。
理解并发模型的原理，并结合实际应用场景合理选择工具，是编写高效Python程序的关键。