由 dawei Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。多线程和多进程是其中两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。
AI绘图结果，仅供参考
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，但在处理等待时间较长的操作时，可以有效提高程序的响应速度。
多进程则更适合CPU密集型任务，如图像处理或科学计算。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口来管理进程。
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。对于需要高吞吐量的I/O操作，多线程可能是更优的选择；而对于计算密集型任务，多进程则能带来更好的性能提升。
•异步编程也是另一种并发模型，它基于事件循环，适合处理大量并发连接。Python的asyncio库支持异步IO，能够以非阻塞的方式处理任务。
理解不同并发模型的特点，有助于开发者根据项目需求做出合理的技术选型，从而提升程序的效率和用户体验。