由 dawei Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见的实现方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于选择合适的方案。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O操作时可以提升效率。
AI绘图结果，仅供参考
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义目标函数并启动线程，可以实现多个任务同时执行。需要注意的是，线程之间共享内存，因此需要合理处理数据同步问题。
多进程则适合CPU密集型任务，如大量计算或图像处理。由于每个进程都有独立的内存空间，因此避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。
multiprocessing模块提供了创建和管理进程的接口。与多线程类似，可以通过启动多个进程来并行执行任务，但进程间的通信和数据共享相对复杂。
在实际应用中，应根据任务类型选择合适的技术。对于I/O密集型任务，多线程可能是更轻量的选择；而对于计算密集型任务，多进程则更具优势。