由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。
多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，因此数据交换较为方便。但受全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行。
多进程使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，适合处理计算密集型任务。进程间通信需要借助队列或管道等机制。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据任务类型决定。例如，网络爬虫适合用多线程，而视频渲染则更适合多进程。
编写多线程代码时，注意避免竞态条件，可使用锁（Lock）或信号量（Semaphore）控制资源访问。多进程则需关注进程间的数据同步与通信。
实践中可通过ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor简化线程和进程管理，提高开发效率。
理解并发模型的优缺点，合理设计程序结构，能够显著提升程序性能与响应速度。