由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方法。其中，多线程和多进程是两种常见的技术手段，它们各自适用于不同的场景。
多线程通过共享内存的方式运行，适合处理I/O密集型任务。例如，在网络请求或文件读写时，线程可以交替执行，提高程序的响应速度。Python中的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。
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然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。这意味着多个线程无法同时利用多核CPU的性能。
相比之下，多进程利用独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，更适合处理CPU密集型任务。multiprocessing模块允许开发者创建多个进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而实现真正的并行计算。
在选择多线程还是多进程时，需要根据具体的应用场景进行权衡。如果任务主要涉及等待外部资源，如网络或磁盘IO，多线程可能是更高效的选择；而对于计算密集型任务，多进程则更具优势。
•除了threading和multiprocessing，Python还支持异步编程模型，如asyncio，它通过事件循环实现非阻塞的I/O操作，进一步提升了程序的效率。