由 dawei Python中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。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程通过共享内存空间实现任务并行，适合需要频繁交互的场景。Python的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，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。
多进程则利用独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，更适合CPU密集型任务。multiprocessing模块提供了类似threading的API，但需要更多的系统资源。进程间的通信通常通过队列或管道实现，增加了复杂性。
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。例如，网络爬虫、Web服务器等I/O密集型任务适合使用多线程；而图像处理、科学计算等CPU密集型任务则更适合多进程。
AI绘图结果，仅供参考
正确使用并发可以显著提升程序效率，但也需要注意线程安全和资源竞争问题。合理设计程序结构，避免死锁和竞态条件，是编写高效并发程序的关键。