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，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密集型任务中无法真正实现并行计算，但在I/O操作时可以提升效率。
多进程则适合CPU密集型任务，例如图像处理或科学计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的影响，能够充分利用多核CPU的性能。
在Python中，可以通过threading模块实现多线程，使用multiprocessing模块实现多进程。两者的基本用法类似，但需要注意线程间共享数据时的同步问题。
对于多线程程序，可以使用Lock、RLock等同步工具来避免竞态条件。而多进程则可以通过Queue、Pipe等通信机制进行进程间的数据交换。
实际应用中，应根据任务类型合理选择并发方式。如果任务主要涉及等待外部资源，多线程可能是更好的选择；如果任务需要大量计算，多进程会更高效。
AI绘图结果，仅供参考
•异步编程也是一种并发方式，适用于高并发的网络服务。Python的asyncio库结合await关键字可以编写高效的异步代码。