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。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程利用Python的threading模块实现，适合处理需要频繁等待I/O操作的任务。由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行，但在I/O密集型任务中仍能提高效率。
多进程则通过multiprocessing模块实现，能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。对于计算密集型任务，多进程是更优的选择。但进程之间的通信和资源管理相对复杂，需要更多系统资源。
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。例如，网络爬虫通常使用多线程来同时发起多个请求；而视频编码等计算任务则更适合多进程。
AI绘图结果，仅供参考
除了标准库，asyncio等异步框架也提供了另一种并发方式。异步编程基于事件循环，适用于高并发的I/O操作，但需要编写非阻塞代码，学习曲线较陡。
熟悉不同并发模型的特点，并结合项目需求合理选择，是掌握Python并发编程的关键。实践过程中，调试和性能分析同样不可忽视。