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选择合适的方案。
多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL），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。
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多进程则适合处理CPU密集型任务。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口来管理进程。
在实际应用中，合理选择并发模型是关键。例如，爬虫程序通常使用多线程来同时下载多个网页，而图像处理则更适合用多进程来加速计算。
使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题。可以通过threading模块中的Lock或RLock来保护共享数据，避免竞态条件。
对于多进程，可以利用Pool类来管理进程池，简化进程的创建和调度。同时，进程间通信可以通过Queue或Pipe实现，确保数据正确传递。
实践中，建议根据具体任务类型和系统资源情况选择合适的并发方式，并进行性能测试以优化程序表现。