由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。
AI绘图结果，仅供参考
多线程适合处理I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能真正实现并行计算，但可以提高程序的响应速度。
多进程则更适合计算密集型任务，如图像处理或大数据分析。通过使用multiprocessing模块，可以创建多个进程，每个进程拥有独立的内存空间，从而避免GIL的限制。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求决定。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程可能是更好的选择；如果任务需要大量CPU计算，多进程会更高效。
•Python还提供了asyncio等异步编程工具，用于构建高性能的I/O密集型应用。结合不同技术，可以根据项目特点设计最优的并发方案。
并发编程虽然强大，但也带来了复杂性。合理管理线程或进程间的通信与同步，是确保程序稳定运行的关键。