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。理解它们的区别和适用场景，有助于编写更高效的程序。
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，多进程通常是更好的选择。
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，即可启动新的线程。需要注意的是，共享数据的访问需要使用锁机制，以避免竞态条件。
AI绘图结果，仅供参考
对于多进程编程，multiprocessing模块提供了类似threading的接口。它利用操作系统级别的进程来实现真正的并行计算。每个进程拥有独立的内存空间，因此不需要担心GIL的影响。
在实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于I/O操作，多线程可以提升性能；而对于计算密集型任务，多进程则能更好地发挥多核CPU的优势。
•异步编程也是现代Python中常用的一种并发方式。通过asyncio库，可以编写非阻塞的代码，提高程序的响应速度和吞吐量。