由 dawei Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。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。
多线程通过共享内存的方式运行，线程之间可以方便地交换数据，但需要处理同步问题。Python的threading模块提供了创建和管理线程的接口，适合用于网络请求、文件读写等场景。
多进程利用操作系统提供的进程隔离机制，每个进程拥有独立的内存空间，避免了全局解释器锁（GIL）的限制。multiprocessing模块允许开发者创建多个进程，适用于计算密集型任务。
AI绘图结果，仅供参考
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。例如，爬虫项目常使用多线程提高I/O效率，而科学计算则更适合多进程。
并发编程需要注意资源竞争和死锁等问题。使用锁（Lock）、队列（Queue）等工具可以有效协调多个线程或进程的执行顺序。
熟悉Python的并发模型有助于编写更高效、稳定的程序。合理利用多线程与多进程，能够充分发挥计算机硬件的性能。