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。
AI绘图结果，仅供参考
多线程适用于I/O密集型任务，比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，但在处理等待时间较长的操作时能显著提升效率。
多进程则可以绕过GIL的限制，利用多核CPU的优势，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，开发者可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的内存空间，避免了线程间的资源竞争问题。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求来决定。例如，Web服务器常使用多线程处理多个客户端连接，而科学计算或数据处理则更适合多进程。
•异步编程也是Python并发的一种方式，通过asyncio库实现非阻塞IO操作，适用于高并发的网络服务。这为开发者提供了更多灵活的选择。
理解不同并发模型的特点和适用场景，有助于编写更高效、可维护的Python程序。