由 dawei Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程基于共享内存的模型，适合处理大量I/O操作，如网络请求或文件读写。Python中的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，由于全局解释器锁（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。
多进程则利用独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，更适合计算密集型任务。multiprocessing模块允许开发者创建多个进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间。这种方式虽然资源消耗较大，但在多核CPU上能显著提升性能。
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。对于需要频繁切换任务或等待外部资源的场景，多线程是更轻量的选择；而对于需要大量计算的任务，多进程则更具优势。
AI绘图结果，仅供参考
正确使用并发编程可以提高程序效率，但也要注意线程安全和资源竞争问题。合理设计代码结构，避免死锁和竞态条件，是编写稳定并发程序的关键。