由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方法，其中多线程和多进程是最常见的两种方式。理解它们的区别和适用场景，有助于编写更高效、更灵活的程序。
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密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数并将其传递给Thread类，即可启动新线程。需要注意的是，线程之间共享内存，因此需要合理管理资源以避免数据竞争。
多进程则利用了操作系统提供的进程隔离机制，每个进程都有独立的内存空间。这使得多进程能够突破GIL的限制，在多核CPU上实现真正的并行计算。multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但更适合计算密集型任务。
AI绘图结果，仅供参考
在实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于I/O操作，多线程能提高响应速度；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件性能。同时，合理使用队列、锁等同步工具，可以确保程序的稳定性和正确性。