由 dawei Python 提供了多种并发编程的方式，其中最常用的是多线程和多进程。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。
AI绘图结果，仅供参考
在 Python 中，多线程可以通过 threading 模块实现。每个线程共享全局解释器锁（GIL），这使得同一时间只有一个线程执行 Python 字节码，因此多线程在 CPU 密集型任务中并不能真正并行执行。
对于需要真正并行计算的任务，可以使用 multiprocessing 模块。该模块通过创建多个进程来绕过 GIL 的限制，每个进程拥有独立的内存空间，适合处理计算密集型任务。
使用多线程时，需要注意线程之间的资源共享问题。可以使用 Lock、RLock 等同步机制来避免数据竞争，确保线程安全。
多进程则提供了更强大的隔离性，但进程间通信（IPC）较为复杂。可以使用 Queue、Pipe 或共享内存等方式进行进程间的数据交换。
选择多线程还是多进程，取决于具体的应用场景。I/O 密集型任务如网络请求、文件读写，多线程通常更高效；而计算密集型任务如图像处理、科学计算，多进程更能发挥硬件性能。
合理使用并发编程可以显著提升程序的性能和响应速度，但同时也增加了代码的复杂度。开发者应根据实际需求权衡选择。