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式。其中，多线程和多进程是两种常见的并发模型，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程适合处理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，但可以提升程序的响应速度。
多进程则能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。对于需要大量计算的任务，如图像处理或科学计算，使用多进程通常能带来显著的性能提升。
在Python中，`threading`模块用于创建和管理多线程，而`multiprocessing`模块则用于多进程编程。两者在API设计上相似，但实现机制不同。
使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题。可以通过`Lock`或`Semaphore`等同步工具来避免数据竞争，确保线程安全。
AI绘图结果，仅供参考
多进程之间内存是独立的，因此进程间通信（IPC）通常需要借助`Queue`或`Pipe`等工具。这种方式虽然更安全，但也增加了编程复杂度。
实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于简单且I/O密集的程序，多线程可能是更轻量的选择；而对于计算密集型任务，多进程往往更为高效。