由 dawei Python提供了多种实现并发编程的方式，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，就可以启动多个线程同时执行任务。需要注意的是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在处理CPU密集型任务时并不能真正实现并行计算。
对于需要真正并行计算的场景，可以考虑使用multiprocessing模块。该模块提供了Process类，允许创建独立的进程。每个进程都有自己的Python解释器和内存空间，因此能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。
多线程和多进程的选择应根据具体需求来决定。如果任务主要是等待外部资源（如网络请求或文件读写），多线程是更高效的选择；如果任务需要大量计算，多进程则更为合适。
除了基本的线程和进程管理，还可以使用线程池和进程池来优化资源利用率。通过concurrent.futures模块，可以方便地实现这些功能，提升程序的性能和可维护性。
在编写并发程序时，还需要注意数据同步和资源竞争的问题。使用锁（Lock）、信号量（Semaphore）等机制可以避免多个线程或进程同时修改共享数据导致的错误。