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。多线程和多进程是其中两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。
AI绘图结果，仅供参考
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）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O操作时可以有效提升程序效率。
多进程则适合处理CPU密集型任务，比如图像处理或大规模数据计算。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。
在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程编程。两者都提供了简单的接口，但需要根据具体需求选择合适的方式。
除了标准库之外，asyncio等异步编程框架也提供了另一种并发模型。它适用于高并发、低延迟的应用场景，如Web服务器或实时数据处理。
在实际开发中，合理选择并发模型能够显著提升程序性能。理解不同方法的优缺点，并结合具体业务需求进行设计，是编写高效Python程序的关键。