由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
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式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，了解它们的区别和使用方法对提升程序性能至关重要。
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，但可以提高程序的响应速度。
多进程则能够突破GIL的限制，充分利用多核CPU的优势，适合处理计算密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而避免了GIL带来的性能瓶颈。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求来决定。对于需要频繁切换任务或等待外部资源的情况，多线程可能是更好的选择；而对于需要大量计算的任务，多进程更能发挥硬件潜力。
除了标准库，还有一些第三方库如concurrent.futures、asyncio等，为并发编程提供了更高级的抽象。合理利用这些工具，可以简化代码结构，提高开发效率。
并发编程虽然强大，但也带来了复杂性。开发者需要注意线程安全、资源共享和同步问题，避免出现竞态条件或死锁等错误。