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最常见的实现方式。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于选择合适的方案。
多线程适合处理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）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行，因此在这种情况下，多进程通常是更好的选择。
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在Python中，可以使用threading模块来创建多线程程序。通过定义一个目标函数并将其传递给Thread类，可以轻松地启动多个线程。需要注意的是，多线程之间共享内存，因此需要谨慎处理数据同步问题。
多进程则利用了操作系统提供的进程管理功能，每个进程都有独立的内存空间。这使得多进程能够绕过GIL的限制，在多核CPU上实现真正的并行计算。multiprocessing模块是Python中实现多进程的主要工具。
无论是多线程还是多进程，都需要合理设计程序结构，避免资源竞争和死锁等问题。使用锁（Lock）、队列（Queue）等同步机制可以有效管理并发操作。
实际应用中，可以根据任务类型和系统环境灵活选择多线程或多进程。对于简单的任务，多线程可能更轻量；而对于计算密集型任务，多进程能带来更高的性能提升。