Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各自适用于不同的场景。
AI绘图结果，仅供参考
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）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操作中，线程可以在等待I/O时释放GIL，从而提高程序效率。
多进程则可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。它适合处理CPU密集型任务，如图像处理或科学计算。通过multiprocessing模块，可以轻松创建多个进程，并利用共享内存或队列进行通信。
在实际应用中，选择多线程还是多进程需要根据具体任务类型来决定。对于I/O密集型任务，多线程可能更轻量且易于管理；而对于计算密集型任务，多进程则能带来更高的性能提升。
除了标准库，还可以使用第三方库如concurrent.futures或asyncio来简化并发编程。这些工具提供了更高级的抽象，使得代码更加简洁和易维护。
理解多线程与多进程的原理和适用场景，有助于编写出更高效、更稳定的Python程序。