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两种常见的实现方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异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）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程可能是更好的选择。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数并将其传递给Thread对象，可以启动多个线程。需要注意的是，共享资源的访问必须通过锁机制来保证线程安全。
AI绘图结果，仅供参考
对于多进程，multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但每个进程拥有独立的内存空间。这种方式绕过了GIL的限制，适合计算密集型任务。通过Process类创建进程，并利用Queue或Pipe进行进程间通信。
在实际应用中，合理选择多线程或多进程能显著提升程序性能。同时，注意避免竞态条件和死锁问题，确保代码的稳定性和可维护性。