由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。多线程和多进程是其中两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能真正实现并行计算，但在处理阻塞操作时仍能提升效率。
多进程则适合CPU密集型任务，如大规模数据计算或图像处理。通过使用multiprocessing模块，可以创建独立的进程，绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求决定。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程可能是更优的选择；而如果任务计算量大且无需共享内存，多进程会更高效。
•异步编程也是一种并发模式，常用于处理大量I/O操作。结合asyncio和await关键字，可以编写高效的非阻塞代码。
AI绘图结果，仅供参考
理解不同并发模型的特点，并根据项目需求合理选择，是提升程序性能的关键。