由 dawei Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择合适的方案。
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操作时可以提高效率。
多进程则适合处理CPU密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。
AI绘图结果，仅供参考
在使用多线程时，可以借助threading模块创建线程，并通过Lock等同步机制避免资源竞争。而多进程则可以通过multiprocessing模块实现，其API与多线程类似，但更适合计算密集型任务。
除了标准库，一些第三方库如concurrent.futures也提供了更简洁的并发接口。它封装了线程池和进程池，让开发者可以更方便地管理并发任务。
实际应用中，需要根据任务类型、资源消耗和性能需求来选择多线程还是多进程。合理利用并发编程可以显著提升程序的运行效率。