由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
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，适合处理需要频繁交互数据的任务。Python中的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程。然而，由于全局解释器锁（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。
多进程则利用独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，适合计算密集型任务。multiprocessing模块允许开发者创建多个进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而实现真正的并行执行。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于网络请求、文件读写等I/O操作，多线程可以提高效率；而对于大规模数据计算或复杂算法，多进程更能发挥硬件优势。
使用多线程时，需要注意线程安全问题，如使用锁（Lock）或队列（Queue）来协调资源访问。而多进程则需要考虑进程间通信（IPC），如通过管道或共享内存等方式传递数据。
实践中，可以通过结合多线程与多进程的方式优化程序性能。例如，用多进程处理核心计算，再用多线程管理I/O操作，形成高效的协同机制。