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式。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择合适的方案。
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实现并行计算。因此，在需要大量计算的场景下，多进程通常是更好的选择。
使用threading模块可以创建和管理线程。每个线程共享同一进程的内存空间，这使得线程间的通信相对简单，但也可能引发数据竞争问题。因此，在编写多线程程序时，需要合理使用锁机制来保证数据一致性。
多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间。这种方式可以绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。进程之间的通信通常需要借助队列或管道等机制，虽然复杂度较高，但能提供更高的并行性。
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模型。对于I/O操作，多线程可以提升效率；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥多核CPU的优势。
无论是多线程还是多进程，都需要关注资源管理和异常处理。合理控制并发数量、避免资源争用，能够提高程序的稳定性和性能。