由 dawei Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各有适用场景。
多线程适用于I/O操作频繁的任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL），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，提高效率。
多进程则适合计算密集型任务，如图像处理或科学计算。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资源。
在Python中，`threading`模块用于创建和管理线程，而`multiprocessing`模块则用于多进程编程。两者接口类似，但实现机制不同。
使用多线程时需要注意线程安全问题，例如共享变量的同步。可以通过`Lock`或`Semaphore`等机制避免数据竞争。
对于多进程，进程间通信（IPC）是关键。可以使用`Queue`或`Pipe`进行数据传递，确保各进程之间协调工作。
AI绘图结果，仅供参考
实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。合理利用多线程和多进程，能显著提升程序运行效率。