由 dawei Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的两种方式是多线程和多进程。它们分别适用于不同的场景，理解其区别有助于选择合适的方案。
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密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。
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类实例，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以避免竞态条件。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则利用multiprocessing模块实现，每个进程都有独立的Python解释器和内存空间。这种方式能够充分利用多核CPU的优势，适合执行计算密集型任务。但进程之间的通信成本较高，需谨慎设计数据交换机制。
在实际应用中，应根据任务类型和系统资源选择合适的方法。对于I/O操作，多线程能有效提高响应速度；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件潜力。