由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。理解它们的区别和适用场景，是编写高效程序的关键。
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，反而可能因上下文切换带来额外开销。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则可以绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而实现真正的并行计算。
在实际开发中，选择多线程还是多进程，需根据具体任务类型来决定。对于需要大量计算的任务，多进程通常是更好的选择；而对于等待外部资源的任务，多线程则更为合适。
使用threading模块可以轻松实现多线程编程，但需要注意线程间的同步问题，如使用锁（Lock）或队列（Queue）来避免数据竞争。
对于多进程，除了基本的Process类外，还可以使用Pool来管理进程池，提高资源利用率。同时，共享内存和进程间通信（IPC）机制也是多进程编程中的重要知识点。
掌握多线程与多进程的核心概念和应用场景，能够帮助开发者写出更高效、更稳定的Python程序。