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法。其中，多线程和多进程是两种常见的并发模型，适用于不同的场景。
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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，但在处理等待时间较长的操作时，可以有效提升程序响应速度。
多进程则适合CPU密集型任务，如科学计算或图像处理。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模块为多进程编程提供了丰富的接口。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求来决定。对于需要频繁交互或等待外部资源的任务，多线程可能是更好的选择；而对于计算量大且独立的任务，多进程能带来更高的效率。
同时，需要注意并发编程中的同步问题。无论是多线程还是多进程，共享资源的访问都需要适当的锁机制或队列来保证数据的一致性和安全性。
掌握多线程与多进程的使用，能够帮助开发者编写出更高效、更灵活的Python程序，应对各种复杂的业务场景。