由 dawei Python中的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的并发方式，它们各有优缺点，适用于不同的场景。
多线程利用了Python的threading模块，能够实现轻量级的并发操作。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，但在网络请求、文件读写等I/O操作中表现良好。
多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，可以绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。虽然进程的创建和切换开销较大，但其并行性更强，能充分利用多核CPU的性能。
AI绘图结果，仅供参考
在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求决定。如果任务主要是等待外部资源，如数据库查询或HTTP请求，多线程通常是更高效的选择。而如果任务涉及大量计算，多进程会更适合。
除了标准库，还有一些第三方库如concurrent.futures提供了更高级的接口，简化了并发编程的复杂度。使用这些工具可以提高代码的可读性和维护性。
并发编程需要注意资源共享和同步问题，避免出现竞态条件或死锁。合理使用锁、队列等机制，可以确保程序的稳定性和正确性。