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的实现方式。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择适合的方案。
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，在需要大量计算的任务中，多进程通常是更好的选择。
AI绘图结果，仅供参考
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，就可以启动多个线程。需要注意的是，线程之间共享内存，因此需要谨慎处理数据同步问题。
多进程则利用multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的Python解释器和内存空间。这种方式能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。对于计算密集型任务，如图像处理或科学计算，多进程能显著提升性能。
在实际开发中，合理选择多线程或多进程取决于任务类型。同时，注意资源竞争和死锁等问题，确保程序的稳定性和效率。