由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，其并发编程能力在处理多任务时尤为重要。无论是网络请求、数据处理还是GUI应用，合理使用并发可以显著提升程序的效率。
多线程是Python中实现并发的一种常见方式。通过threading模块，可以创建多个线程来并行执行任务。然而，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。
对于需要真正并行计算的任务，多进程是更好的选择。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，从而绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体场景决定。I/O密集型任务如文件读写或网络通信，多线程往往更高效；而计算密集型任务则更适合多进程。
AI绘图结果，仅供参考
使用多线程时，需要注意线程间的同步问题，例如使用Lock或Semaphore来避免资源竞争。而在多进程中，共享内存和进程间通信（IPC）机制也需谨慎处理。
实践中，可以结合asyncio等异步框架，进一步优化程序性能。掌握多线程与多进程的适用场景和实现方式，能帮助开发者写出更高效、稳定的Python程序。