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最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于更好地选择合适的技术。
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密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在需要大量计算的场景下，多进程可能是更好的选择。
使用threading模块可以创建和管理线程。通过定义一个目标函数，并将其传递给Thread类实例，可以启动多个线程。需要注意的是，共享数据可能会导致竞态条件，因此需要使用锁机制来保证线程安全。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则利用了操作系统级别的进程隔离，能够绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但每个进程都有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定的方式实现。
在实际应用中，合理选择并发模型是关键。对于IO操作，多线程可以提高效率；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥多核CPU的优势。同时，注意资源管理和错误处理，确保程序的稳定性和可维护性。