Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的区别有助于更好地选择合适的方案。
多线程适合处理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）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等待期间可以切换执行。
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多进程则能够突破GIL的限制，充分利用多核CPU的优势。对于计算密集型任务，如图像处理或科学计算，使用多进程通常能获得更好的性能提升。
在Python中，可以通过threading模块实现多线程，而multiprocessing模块用于多进程编程。两者都提供了创建和管理线程或进程的接口，但需要注意资源管理和数据同步的问题。
共享内存和进程间通信（IPC）是多进程编程中的关键点。使用Queue或Pipe等工具可以在不同进程之间安全地传递数据，避免竞态条件。
无论选择多线程还是多进程，都需要合理设计程序结构，避免过度创建线程或进程导致系统资源浪费。同时，适当使用锁机制可以确保数据一致性。
实践中，可以根据任务类型和性能需求灵活选择并发模型，结合测试结果进行优化，从而提高程序的整体效率。