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。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程通过共享内存空间实现并行执行，适合处理大量I/O操作，如网络请求或文件读写。Python中的threading模块提供了简单的接口来创建和管理线程，但需要注意全局解释器锁（GIL）的限制，它会阻止多个线程同时执行Python字节码。
多进程则利用独立的内存空间，能够真正实现并行计算，适合CPU密集型任务。multiprocessing模块允许开发者创建进程，避免了GIL的限制，但在进程间通信和资源管理上需要更多的关注。
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于I/O密集型任务，多线程通常更高效；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件性能。
AI绘图结果，仅供参考
正确使用并发可以大幅提升程序效率，但也可能引入复杂的问题，如竞态条件和死锁。因此，在编写并发代码时，应遵循良好的设计原则，合理使用锁和同步机制。
掌握多线程与多进程的原理和应用场景，能够帮助开发者更好地优化程序性能，满足不同业务需求。