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两种常见的实现方式。它们各自适用于不同的场景，了解它们的特性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）的存在，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，如大量计算或数据处理。每个进程都有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的性能。
在Python中，可以使用threading模块实现多线程，通过创建Thread对象并启动线程来执行任务。需要注意的是，线程之间共享同一进程的内存，因此需要谨慎处理数据同步问题。
对于多进程，multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但每个进程都是独立的。可以通过Process类创建进程，并利用Queue或Pipe进行进程间通信。
AI绘图结果，仅供参考
实际应用中，应根据任务类型选择合适的方式。如果任务涉及大量I/O操作，多线程可能是更好的选择；如果任务需要大量计算，则多进程更能发挥性能优势。