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技术手段，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。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，但在处理等待时间较长的操作时，仍能显著提升效率。
多进程则适合处理CPU密集型任务，如大量数据计算或图像处理。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能优势。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口，方便开发者实现多进程编程。
AI绘图结果，仅供参考
在实际应用中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求进行权衡。如果任务主要涉及等待操作，多线程可能是更优的选择；而如果任务计算量大且需要高吞吐量，多进程会更加合适。
编写并发程序时，需要注意资源竞争和同步问题。使用锁、队列等工具可以有效避免数据不一致或竞态条件的发生，确保程序的稳定性和正确性。
掌握多线程与多进程的核心原理及使用方法，能够帮助开发者构建高效、可靠的并发应用，充分发挥Python在现代软件开发中的潜力。