由 dawei Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合计算密集型任务。
多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，因此数据交换较为方便。但受全局解释器锁（GIL）的限制，多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行。
AI绘图结果，仅供参考
多进程使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的影响，适合处理大量计算任务。创建进程需要消耗更多系统资源，但能充分利用多核CPU的优势。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。例如，网络爬虫适合多线程，而视频渲染则更适合多进程。
编写多线程代码时，需要注意线程间的同步问题，可以使用Lock、Semaphore等机制避免竞态条件。多进程则可以通过Queue或Pipe进行进程间通信。
实践中应合理控制线程或进程的数量，过多可能导致资源浪费或性能下降。同时，确保代码的可读性和可维护性，便于后续调试与优化。