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最常见的实现方式。它们各有优劣，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。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等待期间可以释放GIL，让其他线程运行。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义目标函数并实例化Thread对象，可以启动多个线程。需要注意的是，共享资源访问时需要使用锁机制，以避免数据竞争。
多进程则更适合CPU密集型任务。由于每个进程都有独立的Python解释器和内存空间，因此可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但更复杂一些。
AI绘图结果，仅供参考
在实际开发中，选择多线程还是多进程应根据具体需求决定。对于需要高并发的网络服务，多线程可能是更好的选择；而对于计算密集型任务，多进程能带来更高的效率。
•还可以考虑使用异步IO（如asyncio）来处理大量I/O操作，这种方式在某些场景下比传统多线程更高效。