由 dawei Python 提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见的实现方式。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于选择合适的方案。
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）限制，多线程在 CPU 密集型任务中并不能真正实现并行计算，但可以提高程序的响应速度。
多进程则能够突破 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，如使用队列或管道。
AI绘图结果，仅供参考
在实际开发中，可以通过 threading 模块创建多线程，而 multiprocessing 模块则用于多进程。两者都提供了简单的接口，但也需要注意资源竞争和同步问题。
使用多线程时，应尽量避免长时间占用 GIL 的操作，以减少性能瓶颈。而多进程则更适合需要大量计算的任务，但要注意进程间通信的开销。
合理选择并发模型，结合具体需求进行优化，能够显著提升程序的效率和用户体验。