由 dawei Python中实现并发编程的主要方式有两种：多线程和多进程。它们分别适用于不同的场景，选择合适的方案可以显著提升程序的性能。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求、文件读写等。由于Python的全局解释器锁（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，但在I/O等待期间，线程可以切换执行，提高效率。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义目标函数并启动线程，可以让多个任务同时运行。但需要注意线程之间的资源共享问题，合理使用锁机制避免数据竞争。
多进程则适合处理CPU密集型任务。由于每个进程拥有独立的内存空间，不受GIL限制，因此能够充分利用多核CPU的计算能力。multiprocessing模块提供了创建进程的接口，支持进程池、共享内存等高级功能。
在实际开发中，应根据任务类型选择合适的方式。对于需要高并发且I/O操作较多的任务，多线程是更轻量的选择；而对于计算密集型任务，多进程能带来更好的性能提升。
AI绘图结果，仅供参考
同时，合理管理线程或进程的数量也很重要。过多的线程或进程可能导致资源浪费或调度开销过大，影响整体性能。