由 dawei Python中的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并发方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
AI绘图结果，仅供参考
多线程利用的是操作系统中的线程机制，同一进程内的多个线程共享内存空间，因此数据交换较为方便。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程，适合用于网络请求、文件读写等I/O操作。
然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。此时，多进程成为更好的选择。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，能够绕过GIL限制，充分利用多核CPU。
在实际应用中，需要根据任务类型选择合适的并发模型。例如，Web爬虫适合使用多线程，而图像处理或大规模数据计算则更适合多进程。
正确使用并发可以显著提高程序效率，但也要注意线程间的同步问题，如使用锁（Lock）或队列（Queue）来避免数据竞争。合理设计并发结构，才能充分发挥Python的并发能力。