Python作为一门广泛使用的编程语言，其并发编程能力在处理高负载任务时尤为重要。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各自适用于不同的场景。
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密集型任务中并不能真正实现并行计算。但在I/O操作中，线程可以交替执行，提高程序的整体效率。
多进程则能够绕过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，使用多进程通常能带来显著的性能提升。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取决于具体需求。如果任务涉及大量I/O等待，多线程可能是更轻量的选择；而如果任务需要大量计算，多进程会更合适。
AI绘图结果，仅供参考
除了标准库，还有一些第三方库如concurrent.futures和asyncio，可以帮助开发者更方便地实现并发编程。这些工具简化了异步和并行任务的管理，使代码更加简洁高效。
掌握多线程与多进程的核心原理，结合实际应用场景进行合理选择，是提升Python程序性能的关键。