由 dawei Python并发编程是提高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。它们各自适用于不同的场景，理解其区别有助于选择合适的方案。
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）限制，多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行，但在I/O等待期间可以释放GIL，从而提升效率。
多进程则利用操作系统级别的进程调度，能够绕过GIL的限制，适合计算密集型任务。每个进程拥有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定机制实现，如队列或管道。
在Python中，`threading`模块提供了多线程的支持，而`multiprocessing`模块用于多进程编程。使用这些模块时，需要注意线程间的同步问题，如使用锁（Lock）或信号量（Semaphore）来避免资源竞争。
AI绘图结果，仅供参考
实际开发中，合理选择并发模型是关键。对于简单的任务，多线程可能更轻量；而对于复杂的计算任务，多进程能发挥更大的性能优势。同时，结合异步IO（如`asyncio`）也能进一步优化程序响应速度。