由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
Python作为一门广泛使用的编程语言，其并发编程能力在处理高负载任务时尤为重要。多线程与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。
多线程适用于I/O密集型任务，如网络请求、文件读写等。由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算，但在I/O操作中可以有效提升程序响应速度。
多进程则突破了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的计算能力。对于计算密集型任务，如图像处理、数据科学分析等，使用多进程通常能获得更好的性能。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体需求来决定。例如，Web服务器常采用多线程处理多个客户端连接，而科学计算项目则更倾向于使用多进程。
Python标准库中的threading和multiprocessing模块提供了基础的并发支持。•asyncio等异步框架也适合处理大量I/O操作，进一步优化程序效率。
理解并发模型的核心概念，如线程安全、资源共享与同步机制，有助于编写高效且稳定的并发程序。合理设计程序结构，避免竞态条件和死锁问题，是实现可靠并发的关键。