由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种最常见的方法，它们各自适用于不同的场景。
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I/O操作中可以有效提升程序效率。
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多进程则适合处理CPU密集型任务。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口来管理进程。
在使用多线程时，需要注意线程之间的资源共享问题。可以使用threading模块中的Lock、RLock等工具来确保数据的一致性。•避免长时间阻塞线程也是提高性能的关键。
对于多进程，通常需要考虑进程间通信的问题。可以使用Queue、Pipe或共享内存等方式进行数据交换。同时，进程的创建和销毁成本较高，因此合理控制进程数量也很重要。
选择多线程还是多进程，应根据具体的应用场景来决定。理解两者的区别与适用范围，有助于编写出更高效、稳定的并发程序。