由 dawei Python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，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程基于共享内存的模型，线程之间可以方便地共享数据。Python中的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，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
多进程则利用独立的内存空间，每个进程都有自己的Python解释器实例。这种方式能够绕过GIL的限制，在多核CPU上实现真正的并行计算。multiprocessing模块是Python中用于多进程编程的核心库，适合处理计算密集型任务。
在选择多线程或多进程时，应根据任务类型进行权衡。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程通常更高效；而对于数学计算、图像处理等CPU密集型任务，多进程更适合。
除了标准库，还有一些第三方库如concurrent.futures和asyncio可以简化并发编程。这些工具提供了更高层次的抽象，使代码更简洁易读。
正确使用并发编程能显著提升程序效率，但也需要注意线程安全和资源竞争问题。合理设计程序结构，避免死锁和竞态条件，是编写健壮并发程序的关键。