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。
AI绘图结果，仅供参考
在Python中，使用threading模块可以创建和管理线程。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。但需要注意的是，由于全局解释器锁（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。
多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的内存空间，避免了GIL的限制。这种方式适合需要大量计算的任务，能够充分利用多核CPU的性能。
创建多线程时，可以通过继承Thread类或使用target参数来定义任务函数。而多进程则通常通过Process类或Pool池来管理进程的启动和执行。
无论是多线程还是多进程，都需要合理管理资源，避免出现死锁、竞态条件等问题。使用锁（Lock）、信号量（Semaphore）等同步机制可以帮助协调多个线程或进程的操作。
实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程是更高效的选择；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥系统性能。