由 dawei Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。
在Python中，可以使用threading模块来创建和管理线程。每个线程共享同一进程的内存空间，因此线程之间的数据交换较为方便，但也容易引发竞态条件。
AI绘图结果，仅供参考
为了防止多个线程同时修改共享资源，可以使用锁（Lock）或互斥锁（Mutex）。通过获取锁和释放锁，可以确保同一时间只有一个线程执行特定代码段。
多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间。这种方式避免了全局解释器锁（GIL）的限制，能够更好地利用多核CPU的性能。
进程间通信可以通过队列（Queue）、管道（Pipe）或共享内存等方式实现。其中，Queue是跨进程通信的常用工具，支持线程和进程安全的数据传递。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需要根据具体任务类型来决定。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程通常更高效；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥性能优势。
合理设计并发程序不仅能提升程序效率，还能增强系统的稳定性和可扩展性。掌握多线程与多进程的原理与实践，是编写高性能Python程序的重要基础。