由 dawei Python中，多线程和多进程是实现并发编程的两种主要方式。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。
多线程适合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并行执行，反而可能因为锁的竞争导致性能下降。
多进程则可以绕过GIL的限制，适合CPU密集型任务。每个进程都有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定的方式实现，如使用队列或管道。
在Python中，可以通过threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程。两者都提供了创建和管理线程或进程的接口，使开发者能够更方便地编写并发程序。
实际应用中，合理选择并发模型至关重要。例如，在Web服务器中，多线程常用于处理多个客户端请求；而在科学计算中，多进程能更有效地利用多核CPU资源。
AI绘图结果，仅供参考
除了标准库，还有第三方库如concurrent.futures提供更高层次的抽象，简化了异步任务的管理。这些工具让并发编程更加高效且易于维护。