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主要的技术手段，它们各有优缺点，适用于不同的场景。
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多线程是指在同一个进程中同时运行多个线程，这些线程共享同一块内存空间。由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在IO密集型任务中表现良好。
多进程则是通过创建多个独立的进程来实现并发，每个进程拥有自己的内存空间。这种方式可以绕过GIL的限制，在多核CPU上能更有效地利用计算资源，适合处理CPU密集型任务。
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。例如，网络爬虫、Web服务器等IO密集型应用通常更适合使用多线程，而视频编码、大规模数据处理等任务则更适合多进程。
Python标准库中的threading和multiprocessing模块分别提供了多线程和多进程的支持。开发者可以根据项目特点合理选择，并结合其他工具如concurrent.futures提升开发效率。
并发编程虽然能提高程序性能，但也带来了线程安全、资源竞争等问题。正确使用锁机制和同步工具是确保程序稳定运行的关键。