Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种实现并发的方法。其中，多线程和多进程是两种常见的并发模型，它们各有特点，适用于不同的场景。

多线程指的是在同一进程中同时运行多个线程，每个线程可以独立执行任务。Python中的threading模块提供了对多线程的支持，适合处理I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。

然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程并不能真正实现并行计算。在CPU密集型任务中，多线程可能不会带来性能提升，反而会因为线程切换带来额外开销。

相比之下，多进程利用操作系统提供的进程管理功能，能够绕过GIL的限制，实现真正的并行计算。Python的multiprocessing模块支持创建多个进程，适用于需要大量计算的任务，如科学计算或数据处理。

在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于具体需求。如果任务主要涉及I/O操作，多线程可能是更轻量的选择；如果是计算密集型任务，多进程则更为合适。

除了标准库，还有一些第三方库如concurrent.futures和asyncio，为并发编程提供了更高级的抽象，简化了代码编写和管理。

AI绘图结果，仅供参考

总体而言，理解多线程与多进程的区别及其适用场景，有助于开发者根据项目需求做出合理的技术选型。