由 dawei Python并发编程是提升程序效率的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各有适用场景。
多线程适用于需要同时执行多个任务但不涉及大量计算的场景。Python中的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。每个线程共享全局解释器锁（GIL），这限制了CPU密集型任务的并行性。
多进程则适合CPU密集型任务，能够充分利用多核CPU的优势。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，避免了GIL的限制。但进程之间的通信和数据共享比线程复杂。
AI绘图结果，仅供参考
在选择多线程或多进程时，应根据任务类型进行权衡。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程通常更高效；而对于计算密集型任务，多进程更适合。
使用线程时需要注意资源竞争问题，可以通过锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程间的操作。多进程则需借助Manager或Pipe等机制实现进程间通信。
实践中，可以结合使用线程池或进程池来管理任务，提高代码的可维护性和性能。合理规划并发结构，能有效提升程序的整体效率。