AI绘图结果，仅供参考
Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是最常见的两种。它们各自适用于不同的场景，理解它们的差异有助于选择合适的方案。
多线程适用于I/O密集型任务，比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实现并行计算。因此，在处理大量计算时，多进程通常是更好的选择。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序。通过定义一个目标函数并将其传递给Thread对象，即可启动多个线程。需要注意的是，线程之间共享内存，因此需要谨慎处理数据同步问题。
多进程则利用multiprocessing模块，每个进程拥有独立的Python解释器和内存空间。这种方式能够绕过GIL的限制，适合执行CPU密集型任务。进程间的通信通常需要使用队列或管道等机制。
在实际开发中，合理选择多线程或多进程能显著提升程序性能。同时，避免过度使用线程或进程，以免增加系统负担。测试和分析是优化并发程序的关键步骤。