由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方法。其中，多线程和多进程是两种常见的并发模型，适用于不同的场景。
多线程适合I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL），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操作时可以提升效率。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则利用了操作系统级别的进程管理，能够绕过GIL的限制，更适合CPU密集型任务。通过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。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求决定。如果任务涉及大量I/O等待，多线程可能是更轻量的选择；而如果需要充分利用多核CPU，多进程会更合适。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序，但需要注意线程间的资源共享和同步问题。而multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但每个进程都是独立的，减少了资源竞争的风险。
无论是多线程还是多进程，合理设计程序结构、避免竞态条件和死锁是关键。同时，测试和调试并发程序也需要更多的耐心和技巧。