AI绘图结果，仅供参考
Python 提供了多种方式实现并发编程，其中多线程和多进程是最常见的两种方法。理解它们的区别和适用场景是编写高效程序的关键。
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 密集型任务中无法真正并行执行，但依然可以提升程序的响应速度。
多进程则能够绕过 GIL 的限制，适合 CPU 密集型任务。通过 multiprocessing 模块，可以创建多个进程，每个进程拥有独立的内存空间，从而实现真正的并行计算。
在实际开发中，选择多线程还是多进程需要根据具体需求决定。如果任务涉及大量 I/O 操作，多线程可能是更优选择；而如果需要充分利用多核 CPU，多进程则更为合适。
使用 threading 模块可以快速实现多线程程序，而 multiprocessing 则提供了更复杂的进程管理功能。两者都支持共享数据、同步机制等高级特性，以确保并发操作的正确性。
合理使用并发编程可以显著提升程序性能，但也需要注意资源竞争和死锁等问题。良好的设计和测试是确保并发程序稳定运行的重要保障。