由 dawei Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。理解它们的区别和适用场景，有助于编写更高效的代码。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL），多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O等待期间，线程可以切换执行，提高效率。
多进程则能绕过GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。每个进程拥有独立的内存空间，因此数据共享需要通过特定机制实现，如队列或管道。多进程的开销较大，但能充分利用多核CPU的计算能力。
在实际开发中，可以根据任务类型选择合适的并发模型。对于I/O操作，使用threading模块即可；而对于计算密集型任务，multiprocessing模块更为合适。
编写并发程序时，需要注意线程安全和资源竞争问题。使用锁（Lock）或信号量（Semaphore）可以避免多个线程同时修改共享数据导致的错误。
AI绘图结果，仅供参考
同时，合理设置线程或进程的数量也很重要。过多的线程或进程可能导致系统资源耗尽，反而降低性能。
掌握多线程与多进程的使用方法，能够帮助开发者更好地优化程序性能，提升用户体验。