由 dawei Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见且重要的方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异和使用方式有助于提升程序性能。
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I/O操作中，线程可以在等待时切换执行，提高效率。
多进程则可以绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。每个进程拥有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定机制实现，如队列或管道。多进程能够充分利用多核CPU的优势，提升计算速度。
在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于需要频繁交互或等待外部资源的任务，多线程可能是更优选择；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件潜力。
使用Python的threading模块可以轻松创建多线程程序，而multiprocessing模块则用于多进程编程。合理设计线程或进程之间的通信与同步，是编写高效并发程序的关键。
理解并发模型的优缺点，并根据具体需求选择合适的方案，能够显著提升程序的性能和响应能力。