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，多线程可以通过threading模块实现。每个线程共享同一进程的内存空间，因此可以方便地共享数据。但需要注意的是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。
多进程则使用multiprocessing模块，每个进程都有独立的内存空间，避免了GIL的限制。这种方式更适合需要大量计算的任务，能够充分利用多核CPU的性能。
使用多线程时，应尽量避免长时间占用锁，否则会导致性能下降。同时，合理设计线程间的通信方式，如使用队列或事件，有助于提高程序的稳定性和效率。
对于多进程，需要注意进程间的数据传递，通常使用Pipe或Queue进行通信。进程的创建和销毁成本较高，适合处理长时间运行的任务。
AI绘图结果，仅供参考
在实际开发中，选择多线程还是多进程取决于具体的应用场景。理解两者的区别和适用范围，有助于编写出更高效、稳定的并发程序。