由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。理解它们的区别和适用场景，有助于编写更高效的应用程序。
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多线程适用于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），多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程可能是更好的选择。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数，并将其传递给Thread对象，就可以启动多个线程。需要注意的是，线程之间共享内存，因此必须小心处理数据同步问题。
多进程则利用了操作系统级别的进程管理，能够绕过GIL的限制，适合执行CPU密集型任务。multiprocessing模块提供了与threading相似的API，但每个进程都有独立的Python解释器和内存空间，避免了线程间的竞争条件。
在实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于I/O操作，多线程可以提高效率；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥多核CPU的优势。
•异步编程也是另一种并发模型，适合处理高并发的网络应用。Python中的asyncio库结合await关键字，可以实现非阻塞的I/O操作，提升程序的整体性能。