由 dawei Python中并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。
多线程通过threading模块实现，每个线程共享全局变量，但需要考虑线程安全问题。使用锁（Lock）或互斥量（Mutex）可以避免多个线程同时修改同一数据导致的冲突。
在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能真正实现并行计算。因此，对于计算密集型任务，多进程通常是更好的选择。
多进程通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制。进程间通信可以通过队列（Queue）或管道（Pipe）完成。
实际开发中，应根据任务类型选择合适的并发模型。例如，网络请求、文件读写等I/O操作适合多线程；图像处理、科学计算等则更适合多进程。
AI绘图结果，仅供参考
•异步编程也是另一种高效的并发方式，借助asyncio库可以实现非阻塞IO操作，提升程序响应速度。
掌握多线程与多进程的使用场景和注意事项，有助于编写更高效、稳定的Python程序。