Python并发编程是提升程序执行效率的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的并发方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程基于共享内存的模型，线程之间可以方便地共享数据，但受制于全局解释器锁（GIL），Python中的多线程并不能真正实现并行计算。因此，多线程更适合处理I/O操作，如网络请求或文件读写。
多进程则利用独立的内存空间，每个进程都有自己的Python解释器实例，能够绕过GIL的限制，实现真正的并行计算。对于CPU密集型任务，如图像处理或科学计算，多进程通常表现更佳。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。如果任务主要涉及等待外部资源，如数据库查询或HTTP请求，多线程可能是更好的选择；若任务计算量大且需要充分利用多核CPU，则应考虑多进程。
AI绘图结果，仅供参考
Python标准库中的threading模块提供了多线程的支持，而multiprocessing模块则用于多进程编程。合理使用这些工具，可以有效提升程序性能。