由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的并发方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程基于共享内存模型，适合执行大量I/O操作的任务，如网络请求或文件读写。Python中的threading模块提供了创建和管理线程的接口，但需要注意全局解释器锁（GIL）对CPU密集型任务的限制。
多进程则利用独立的内存空间，能够真正实现并行计算，避免GIL的影响。multiprocessing模块是Python中实现多进程的主要工具，适用于CPU密集型任务，如数据处理或科学计算。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于I/O密集型任务，多线程可以提高响应速度；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件性能。
编写并发程序时，合理使用锁、队列等同步机制是关键。threading.Lock和multiprocessing.Queue等工具能有效避免资源竞争和数据不一致问题。
实践中，建议通过测试和性能分析来优化并发方案，确保代码既高效又稳定。