由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其是在处理I/O密集型任务时。多线程和多进程是两种常见的并发方式，它们各有适用场景。
多线程适用于需要同时处理多个I/O操作的场景，例如网络请求或文件读写。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。由于全局解释器锁（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。
多进程则可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间。这种方式适合处理计算密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据任务类型决定。对于I/O密集型任务，多线程能提高响应速度；而对于计算密集型任务，多进程更有效。
使用多线程时，需要注意线程间的资源共享和同步问题，避免出现竞态条件。而多进程虽然隔离性更好，但进程间通信（IPC）相对复杂，需要额外的机制来协调。
通过合理设计并发结构，可以显著提升程序的执行效率。理解多线程与多进程的区别和适用场景，是编写高效Python程序的关键。