由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。多线程和多进程是其中两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法真正实现并行计算，但在处理阻塞操作时仍能提升程序效率。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则适合CPU密集型任务，如图像处理或大规模数据计算。通过使用multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而绕过GIL的限制。
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。对于需要高吞吐量的网络服务，多线程可能是更好的选择；而对于需要大量计算的任务，多进程更能发挥硬件性能。
•异步编程也是一种现代的并发方式，借助asyncio库，可以在单线程中实现非阻塞的I/O操作，进一步提高程序的响应速度。
理解不同并发模型的优缺点，并根据项目特点合理选择，是提升程序性能的关键。掌握这些技术后，开发者能够更高效地处理复杂任务。