由 dawei Python中实现并发编程的主要方式有两种：多线程和多进程。它们分别适用于不同的场景，理解其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，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中无法真正并行执行，因此效率可能不如多进程。
多进程则适合CPU密集型任务，如图像处理或大规模计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的影响，能够充分利用多核CPU的性能。
在Python中，可以使用threading模块实现多线程，通过创建Thread对象并启动线程来执行任务。需要注意的是，共享数据时需谨慎处理，避免出现竞态条件。
对于多进程，multiprocessing模块提供了类似threading的接口，但每个进程是独立的。可以通过Process类创建进程，并利用Queue或Pipe进行进程间通信。
AI绘图结果，仅供参考
实际应用中，应根据任务类型选择合适的并发方式。对于I/O操作，多线程通常足够；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥系统性能。