由 dawei Python中实现并发编程的主要方式有两种：多线程和多进程。它们各自适用于不同的场景，选择合适的方案可以显著提升程序的性能。
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I/O等待期间，线程可以切换执行，提高效率。
多进程则适合处理CPU密集型任务。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的计算能力。不过，进程之间的通信和资源管理比线程更复杂。
在Python中，可以通过threading模块实现多线程，使用Process类来自multiprocessing模块创建多进程。编写多线程代码时，需要注意线程间的同步问题，例如使用Lock或Semaphore来防止数据竞争。
AI绘图结果，仅供参考
对于多进程，可以利用Pool类进行进程池管理，简化多个进程的启动与调度。同时，共享内存或队列（Queue）可用于进程间的数据交换。
实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。对于简单的并发需求，多线程通常足够；而对于需要高计算性能的任务，多进程是更好的选择。