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最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于选择合适的方案。
多线程适用于I/O密集型任务，比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。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数，并将其传递给Thread类实例，即可启动新线程。需要注意的是，线程之间共享内存，因此需要谨慎处理数据同步问题。
多进程则利用multiprocessing模块实现。每个进程都有独立的Python解释器和内存空间，避免了GIL的限制。这使得多进程适合执行CPU密集型任务，如科学计算或图像处理。
在实际开发中，合理选择多线程或多进程取决于任务类型。对于I/O操作，多线程能提高效率；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥多核CPU的优势。
AI绘图结果，仅供参考
无论使用哪种方式，都需要关注线程或进程之间的通信与同步。可以使用Queue、Lock等工具来管理资源访问，防止数据竞争和不一致。