由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，其并发编程能力在处理高负载任务时尤为重要。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各自适用于不同的场景。
AI绘图结果，仅供参考
多线程适合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，多线程无法真正实现并行计算，但在I/O等待期间，线程可以切换执行，提升程序效率。
多进程则更适合CPU密集型任务，如数据计算或图像处理。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据任务类型决定。对于需要频繁交互或等待外部资源的任务，多线程是更轻量的选择；而对于计算密集型任务，多进程能带来更高的性能。
使用Python的threading模块可以轻松创建多线程程序，而multiprocessing模块则提供了多进程的支持。合理利用这些工具，能够显著提升程序的响应速度和吞吐量。
并发编程虽然强大，但也增加了代码的复杂性。开发者需要注意线程间的数据同步与资源竞争问题，避免出现不可预测的错误。