由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，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，而多进程更适合计算密集型任务。
在Python中，多线程通过threading模块实现，但受限于全局解释器锁（GIL），多线程无法真正并行执行多个CPU密集型任务。因此，对于需要充分利用多核CPU的场景，多进程通常是更好的选择。
多进程使用multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，避免了GIL的限制。这种方式适合处理大量计算任务，如图像处理、科学计算等。
实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发方式。例如，网络请求、文件读写等I/O操作适合多线程，而数据处理、数学运算等则适合多进程。
无论是多线程还是多进程，都需要合理管理资源，避免竞争条件和死锁问题。使用锁（Lock）、队列（Queue）等同步机制可以有效协调多个线程或进程的执行。
理解并发编程的核心概念和适用场景，能够帮助开发者编写更高效、稳定的Python程序，充分发挥硬件资源的潜力。