由 dawei Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。两者各有优劣，适用于不同的应用场景。
多线程通过共享内存空间实现任务并行，适合I/O密集型任务。例如网络请求或文件读写时，线程可以在等待I/O时切换执行其他任务，提高整体效率。
多进程则利用独立的内存空间，避免了全局解释器锁（GIL）的限制，更适合CPU密集型任务。例如科学计算或图像处理，多进程可以真正实现并行计算。
在Python中，`threading`模块提供了线程支持，而`multiprocessing`模块用于创建进程。使用这些模块时需要注意资源竞争问题，合理使用锁机制确保数据一致性。
AI绘图结果，仅供参考
实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。对于轻量级任务，多线程更易于管理；而对于计算密集型任务，多进程能发挥更大性能优势。
同时，注意避免过度创建线程或进程，合理控制并发数量，防止系统资源耗尽。良好的设计和测试是确保并发程序稳定运行的关键。