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方式。理解它们的区别和适用场景，有助于提升程序的性能。
多线程适用于I/O密集型任务，比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，多进程往往更为合适。
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，即可启动多个线程。需要注意的是，线程之间共享内存，因此需要合理管理资源，避免数据竞争。
AI绘图结果，仅供参考
对于多进程，multiprocessing模块提供了更强大的功能。它利用操作系统级别的进程来实现真正的并行计算。每个进程都有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定的机制，如Queue或Manager。
在实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于简单的异步操作，多线程足以应对；而对于复杂的计算任务，多进程则能发挥更大的优势。
正确使用并发编程能够显著提高程序效率，但也需要关注线程安全、资源竞争等问题。合理设计代码结构，才能充分发挥Python并发能力。