由 dawei Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方式。其中，多线程和多进程是两种常见的并发模型，它们各自适用于不同的场景。
多线程适合处理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）限制，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算。但在I/O操作时，线程可以在等待期间切换，提高程序效率。
多进程则能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。对于计算密集型任务，如图像处理或科学计算，使用多进程可以显著提升执行速度。Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的功能。
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程可能是更轻量的选择；而如果需要大量计算，则多进程更为合适。
AI绘图结果，仅供参考
除了标准库，还有一些第三方库如concurrent.futures和asyncio，为并发编程提供了更高级的抽象。这些工具简化了异步和并行任务的管理，使开发者能够更专注于业务逻辑。