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最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择合适的方案。
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）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数，并将其传递给Thread类，即可启动新线程。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。
对于多进程，可以使用multiprocessing模块。与多线程不同，多进程能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。每个进程都有独立的内存空间，因此在处理复杂数据时更加安全。
AI绘图结果，仅供参考
在实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于IO密集型任务，多线程可以提高效率；而对于计算密集型任务，多进程则能带来更好的性能提升。
无论选择哪种方式，都需要关注线程或进程间的通信与同步问题。可以使用Queue、Lock等工具来确保数据的一致性和安全性。