由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。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。
在Python中，可以使用threading模块来创建和管理线程。每个线程共享全局解释器锁（GIL），这使得多线程在处理CPU密集型任务时效率不高，但在处理网络请求或文件读写等I/O操作时表现良好。
多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制。这种方式适合需要大量计算的任务，能够充分利用多核CPU的优势。
选择多线程还是多进程，取决于具体的应用场景。如果任务主要涉及等待外部资源（如数据库查询、HTTP请求），多线程是更轻量的选择；如果任务需要大量计算，则多进程更为合适。
在实际开发中，合理使用线程池或进程池可以提高程序的性能和稳定性。例如，使用concurrent.futures模块可以简化异步任务的管理。
理解并正确应用多线程与多进程，能够显著提升Python程序的执行效率，特别是在处理高并发或复杂计算时。