由 dawei Python并发编程是提高程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。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。
多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，因此数据交换较为方便。但受制于全局解释器锁（GIL），多线程在处理CPU密集型任务时并不能真正实现并行计算。
多进程使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，适合计算密集型任务。创建进程需要消耗更多系统资源，但能充分利用多核CPU的优势。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体场景决定。例如，网络爬虫、文件下载等I/O操作适合多线程；而图像处理、科学计算等则更适合多进程。
使用多线程时，需要注意线程安全问题，合理使用锁（Lock）或队列（Queue）来协调多个线程的访问。多进程则可通过共享内存或管道进行进程间通信。
AI绘图结果，仅供参考
合理设计并发程序可以显著提升性能，但也可能引入复杂性。建议从简单示例入手，逐步掌握线程与进程的使用技巧。