由 dawei Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见且重要的方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择适合的方案。
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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）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，但在I/O等待期间，线程可以切换执行，提高程序效率。
多进程则能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。它适合处理计算密集型任务，如图像处理、科学计算等。每个进程拥有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定机制实现，如队列或管道。
在Python中，可以使用threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程。两者的基本用法类似，但需要注意线程间共享数据的安全性问题，避免竞态条件。
实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于I/O操作，多线程通常更轻量且易于管理；而对于计算密集型任务，多进程能提供更好的性能提升。
•异步编程也是另一种并发模型，常用于高并发的网络应用。结合不同技术，可以根据具体需求设计高效的程序架构。