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。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于编写更高效的程序。
AI绘图结果，仅供参考
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）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在处理大量I/O操作时，多线程可以显著提升性能。
多进程则更适合CPU密集型任务，如数学计算或数据处理。每个进程都有独立的内存空间，因此不受GIL的限制，能够充分利用多核CPU的计算能力。然而，进程之间的通信和资源管理相对复杂，需要更多的系统资源。
在实际开发中，选择多线程还是多进程应根据具体需求来决定。对于需要高并发且I/O密集的任务，多线程是更轻量的选择；而对于计算密集型任务，多进程能带来更好的性能。
Python标准库中的threading和multiprocessing模块为并发编程提供了基础支持。•asyncio等异步框架也提供了另一种并发模型，适合处理大量并发连接。
理解并发编程的核心概念，合理选择并发方式，能够帮助开发者构建更高效、稳定的程序。