由 dawei Python 提供了多种并发编程的手段，其中多线程和多进程是最常见的两种方式。多线程适用于 I/O 密集型任务，而多进程则更适合 CPU 密集型任务。
AI绘图结果，仅供参考
在 Python 中，多线程主要依赖于 threading 模块。通过创建 Thread 对象并调用 start() 方法，可以启动一个线程。需要注意的是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在处理 CPU 密集型任务时并不能真正实现并行计算。
多进程则使用 multiprocessing 模块，它能够绕过 GIL 的限制，充分利用多核 CPU 的性能。通过 Process 类创建进程，并调用 start() 启动，适合处理计算密集型任务。
除了直接使用线程和进程，Python 还提供了更高级的并发工具，如 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor。这些工具简化了异步任务的管理，使得代码更加简洁易读。
在实际开发中，合理选择多线程或多进程取决于任务类型。I/O 密集型任务如网络请求、文件读写适合多线程；而图像处理、科学计算等 CPU 密集型任务则更适合多进程。
•需要注意线程和进程之间的资源竞争问题，使用锁（Lock）或队列（Queue）等同步机制可以避免数据不一致的问题。