由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见且重要的方法。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于选择合适的方案。
多线程适用于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，但在I/O操作时可以提升效率。
多进程则适合处理CPU密集型任务。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口来管理进程。
在实际开发中，需要根据任务类型选择合适的技术。例如，爬虫项目常使用多线程来同时下载多个网页，而科学计算或视频处理则更适合多进程。
使用多线程时，需要注意线程间的资源共享问题，合理使用锁机制避免数据竞争。而多进程则需要考虑进程间通信和数据共享的问题。
掌握多线程与多进程的基本原理和应用场景，能够帮助开发者更高效地编写并发程序，提升程序的整体性能。