由 dawei Python的并发编程是提升程序效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。理解它们的区别和适用场景，有助于编写更高效的代码。
多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL），多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，反而可能因锁竞争导致性能下降。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则可以绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，从而实现真正的并行计算。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据任务类型来决定。对于等待外部资源的任务，多线程是更好的选择；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件性能。
使用threading模块时，需要注意线程间的资源共享问题，合理使用锁机制避免数据冲突。而多进程则可以通过共享内存或队列进行通信，确保数据安全。
实战中，建议结合具体需求进行测试和优化。例如，使用asyncio库处理异步IO，或利用concurrent.futures简化线程池和进程池的管理。