由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。多线程和多进程是其中两种常见的方法，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程适用于I/O密集型任务，比如网络请求或文件读写。Python中的threading模块可以创建和管理线程。由于全局解释器锁（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。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则适合处理CPU密集型任务。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而绕过了GIL的限制。这种方式在计算密集型应用中能显著提升性能。
在选择多线程或多进程时，需要根据具体任务类型进行权衡。对于需要频繁切换任务或等待外部资源的场景，多线程可能更合适；而对于需要大量计算的任务，多进程则是更好的选择。
•异步编程也是Python中的一种并发模型，通过asyncio库实现。它适用于高并发的I/O操作，能够以非阻塞的方式处理多个任务。
掌握这些并发技术，可以帮助开发者编写更高效、响应更快的应用程序。理解每种方法的适用场景，并结合实际需求进行选择，是提升程序性能的关键。