由 dawei Python 提供了多种方式来实现并发编程，其中多线程和多进程是最常见的两种方法。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技术。
AI绘图结果，仅供参考
多线程适用于 I/O 密集型任务，例如网络请求、文件读写等。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 操作中可以提高效率。
多进程则适合 CPU 密集型任务，如图像处理、科学计算等。每个进程拥有独立的内存空间，因此可以绕过 GIL 的限制，充分利用多核 CPU 的性能。
在实际开发中，可以通过 threading 模块实现多线程，通过 multiprocessing 模块实现多进程。两者都提供了简单的 API，便于快速上手。
对于多线程程序，需要注意线程间的同步问题，比如使用 Lock 或 Semaphore 来避免资源竞争。而多进程则需要关注进程间的数据通信，如使用 Queue 或 Pipe。
选择多线程还是多进程，取决于具体的应用场景。合理利用并发编程可以显著提升程序的运行效率。