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。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。
在Python中，可以使用threading模块实现多线程编程。通过创建Thread对象并调用start()方法启动线程，每个线程可以独立执行函数。需要注意的是，由于全局解释器锁（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。
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对于需要真正并行计算的场景，可以使用multiprocessing模块。该模块提供了Process类，允许创建独立的进程。每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，因此能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。
在多线程编程中，共享数据可能导致竞态条件。为了解决这个问题，可以使用threading模块中的Lock或RLock来保护共享资源，确保同一时间只有一个线程可以访问。
多进程编程中，进程间通信（IPC）是常见需求。可以使用Queue、Pipe或Manager等工具进行进程间的数据交换。这些机制帮助不同进程之间安全地传递信息。
选择多线程还是多进程取决于具体的应用场景。如果任务主要涉及等待I/O操作，多线程可能是更好的选择；如果任务需要大量计算，则多进程更能发挥性能优势。