由 dawei Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的并发方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程基于共享内存的模型，适合处理大量I/O操作，例如网络请求或文件读写。Python中的threading模块提供了创建和管理线程的接口，但受全局解释器锁（GIL）的限制，多线程无法充分利用多核CPU。
多进程则利用独立的内存空间，每个进程都有自己的Python解释器实例。这种方式可以绕过GIL的限制，更适合计算密集型任务。multiprocessing模块提供了创建进程的工具，但进程间的通信和数据共享比线程复杂。
AI绘图结果，仅供参考
在选择多线程还是多进程时，需根据任务类型进行权衡。如果任务主要涉及等待外部资源，如数据库查询或HTTP请求，多线程可能是更好的选择。反之，若任务需要大量计算，多进程更合适。
使用多线程时，注意避免竞态条件和死锁问题。可以通过锁（Lock）、信号量（Semaphore）等同步机制来保证线程安全。而多进程则需要使用队列（Queue）或管道（Pipe）进行进程间通信。
实践中，合理规划并发结构能显著提升程序效率。建议从简单模型开始，逐步优化，并结合性能测试结果调整策略。