由 dawei Python 提供了多种方式实现并发编程，其中多线程和多进程是最常见的两种方法。它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程适合处理 I/O 密集型任务，比如网络请求或文件读写。由于 Python 的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在 CPU 密集型任务中并不能真正实现并行计算。
要使用多线程，可以导入 threading 模块，并创建 Thread 实例。每个线程运行一个函数，通过 start() 方法启动，join() 方法等待所有线程完成。
多进程则更适合 CPU 密集型任务。Python 的 multiprocessing 模块允许创建独立的进程，绕过 GIL 的限制，充分利用多核 CPU 的性能。
AI绘图结果，仅供参考
在编写多进程程序时，需要注意进程间的数据共享问题。可以使用 Queue 或 Manager 来实现进程间的通信和数据交换。
选择多线程还是多进程，取决于具体的应用场景。理解两者的区别有助于编写更高效、稳定的并发程序。