由 dawei Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。
在Python中，多线程主要依赖于threading模块。通过创建Thread对象并调用start方法，可以启动多个线程。需要注意的是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在处理CPU密集型任务时并不能真正实现并行计算。
多进程则使用multiprocessing模块来实现。与多线程不同，每个进程都有独立的Python解释器和内存空间，因此能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。
对于多线程程序，共享数据需要特别注意线程安全问题。可以使用锁（Lock）或队列（Queue）来协调多个线程对共享资源的访问，避免数据竞争。
AI绘图结果，仅供参考
多进程之间不能直接共享内存，但可以通过管道（Pipe）或队列（Queue）进行通信。•进程池（Pool）可以简化多个进程的管理，提高代码的可读性和效率。
选择多线程还是多进程取决于具体的应用场景。如果任务主要是等待外部资源（如网络请求或文件读写），多线程可能更合适；如果任务需要大量计算，则多进程更为高效。
实践中，建议根据任务类型合理选择并发模型，并结合适当的同步机制确保程序的稳定性和正确性。