由 dawei Python的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实现方式，它们各有适用场景。
多线程适用于I/O操作频繁的任务，例如网络请求或文件读写。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。
多进程则可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间。这种方式适合计算密集型任务，如数据处理或科学计算。
在选择多线程或多进程时，需根据任务类型进行权衡。对于I/O密集型任务，多线程能提高响应速度；而对于CPU密集型任务，多进程更有效。
AI绘图结果，仅供参考
除了基本的线程和进程，还可以使用更高级的工具，如concurrent.futures模块，它提供了统一的接口来管理线程池和进程池，简化了并发代码的编写。
正确使用并发编程可以显著提升程序效率，但也要注意资源竞争和同步问题。合理设计程序结构，避免死锁和竞态条件，是实现高效并发的关键。