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。其中，多线程和多进程是两种常见的方法，它们各自适用于不同的场景。
多线程适合处理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）的存在，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O操作时可以有效提升程序性能。
多进程则能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。对于计算密集型任务，如图像处理或大规模数据计算，多进程通常是更好的选择。Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的功能。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求来决定。如果任务涉及大量I/O等待，多线程可能更合适；如果任务需要大量计算，多进程会更加高效。
•Python还提供了asyncio等异步编程框架，适用于高并发的网络应用。结合不同技术，开发者可以根据项目特点设计高效的并发方案。
AI绘图结果，仅供参考
掌握多线程与多进程的核心原理及使用方法，有助于编写出性能更优、响应更快的Python程序。