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，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，但需要处理同步问题。
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，能够充分利用多核CPU的性能。
使用多线程时，需要注意线程安全问题。例如，多个线程同时修改同一个变量可能导致数据不一致，可以通过锁（Lock）或队列（Queue）来协调访问。
对于多进程，可以利用Process类创建进程，并通过Manager对象实现进程间的数据共享。这种方式虽然更复杂，但能有效提升计算密集型任务的执行效率。
AI绘图结果，仅供参考
实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体任务类型。I/O操作如网络请求或文件读写适合用多线程，而图像处理、科学计算等则更适合多进程。
熟悉这两种并发模型，有助于编写高效、稳定的Python程序，提升系统整体性能。