由 dawei Python中实现并发编程的两种主要方式是多线程和多进程。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合计算密集型任务。
多线程通过threading模块实现，每个线程共享同一进程的内存空间，因此数据交换方便。但受制于全局解释器锁（GIL），多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。
AI绘图结果，仅供参考
多进程使用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制。适合处理大量计算任务，如科学计算或图像处理。
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。例如，网络爬虫通常采用多线程提高I/O效率，而数据分析则可能更适合多进程。
使用多线程时需注意线程安全问题，可以通过锁（Lock）或队列（Queue）来协调多个线程对共享资源的访问。
多进程编程相对复杂，需要考虑进程间通信（IPC）和资源管理。可以利用Manager或Pipe等工具实现进程间的高效数据传递。
无论是多线程还是多进程，合理设计程序结构和充分利用系统资源是提升性能的关键。