由 dawei Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其是在处理I/O密集型任务时。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。
多线程利用的是共享内存的机制，线程之间可以方便地共享数据，适合需要频繁交换数据的任务。Python中通过threading模块实现多线程，但需要注意全局解释器锁（GIL）的存在，这会限制多线程在CPU密集型任务中的性能。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则是通过创建独立的进程来实现并发，每个进程都有自己的内存空间，因此更适合CPU密集型任务。Python的multiprocessing模块提供了多进程的支持，能够充分利用多核CPU的优势。
在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于具体的应用场景。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程通常能带来更好的性能；而对于计算密集型任务，多进程则更为合适。
除了标准库之外，还有一些第三方库如concurrent.futures和asyncio，可以简化并发编程的复杂度。这些工具提供了更高级的抽象，使开发者能够更专注于业务逻辑而非底层细节。
实践中需要注意资源竞争和同步问题，合理使用锁、队列等机制，避免因并发导致的数据不一致或死锁现象。