由 dawei Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。
多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，适合处理需要频繁等待I/O操作的任务，如网络请求或文件读写。
在多线程中，需要注意全局解释器锁（GIL）的问题。GIL确保同一时间只有一个线程执行Python字节码，这使得多线程在CPU密集型任务中无法真正并行。
多进程使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，能够绕过GIL限制，充分利用多核CPU资源，适合计算密集型任务。
AI绘图结果，仅供参考
实际开发中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。例如，爬虫程序通常采用多线程提高I/O效率，而科学计算则更倾向于多进程。
无论是多线程还是多进程，都需要合理管理资源，避免竞态条件和死锁问题。使用锁（Lock）或队列（Queue）可以有效协调多个线程或进程之间的交互。
熟悉Python的并发模型有助于编写高效、稳定的程序，根据具体需求选择合适的并发方式是关键。