由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方法。其中，多线程和多进程是两种常见的并发模型，适用于不同的场景。
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密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程可能是更好的选择。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数，并将其传递给Thread类，即可启动多个线程。需要注意的是，共享资源的访问需要同步机制，如使用Lock来避免竞态条件。
多进程则利用multiprocessing模块实现。每个进程拥有独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，适合CPU密集型任务。通过Process类创建进程，并利用Queue或Pipe进行进程间通信，可以实现复杂的数据交换。
AI绘图结果，仅供参考
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。对于I/O操作，多线程效率更高；而对于计算密集型任务，多进程能发挥更大的性能优势。
合理设计并发程序，不仅能提升程序运行效率，还能增强系统的响应能力。掌握多线程与多进程的使用方法，是Python开发者必备的技能之一。