由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方式，其中多线程和多进程是两种常见且重要的方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异和适用范围对于编写高效的程序至关重要。
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，但可以提升程序的响应速度和用户体验。
多进程则突破了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。它适合处理计算密集型任务，如图像处理、数据科学等。通过multiprocessing模块，开发者可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间。
AI绘图结果，仅供参考
在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求来决定。如果任务主要涉及等待外部资源（如网络或磁盘），多线程可能是更好的选择；而如果任务需要大量计算，则多进程更能发挥性能优势。
•需要注意线程和进程之间的通信与同步问题。多线程中可以通过queue模块进行安全的数据交换，而多进程则可以使用Manager或Pipe等工具实现进程间通信。
掌握多线程与多进程的使用技巧，有助于提升程序的效率和稳定性，使Python应用在面对高并发场景时更加健壮和高效。