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。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择合适的方案。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。
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使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数，并将其传递给Thread类实例，即可启动多个线程。需要注意的是，共享数据的访问需要同步机制，如使用Lock来避免竞态条件。
多进程则利用multiprocessing模块实现。每个进程都有独立的Python解释器和内存空间，因此能够绕过GIL的限制，适合CPU密集型任务。通过Process类创建进程，并利用Queue或Pipe进行进程间通信，可以实现复杂的数据交换。
在实际开发中，应根据任务类型选择合适的方法。对于IO操作，多线程可以提高效率；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件性能。合理设计并发结构，能显著提升程序的响应速度和吞吐量。