由 dawei Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见的实现方法。它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程适合处理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。
多进程则可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。对于计算密集型任务，如图像处理或科学计算，多进程通常是更好的选择。
在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程编程。两者都提供了简单的API，便于快速上手。
使用多线程时需要注意线程间的资源共享问题，避免出现竞态条件。可以通过锁（Lock）或队列（Queue）来协调线程之间的操作。
AI绘图结果，仅供参考
多进程之间内存是独立的，因此数据共享需要通过管道（Pipe）或共享内存（Shared Memory）等机制实现，这增加了编程的复杂性。
实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。合理利用多线程和多进程，能够显著提升程序的性能和响应速度。