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。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，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。通过定义一个继承自 Thread 的类，并重写 run 方法，即可启动多个线程。需要注意的是，线程之间共享内存，因此需要合理管理资源以避免竞争条件。

多进程则利用 multiprocessing 模块实现。每个进程都有独立的 Python 解释器和内存空间，因此不会受到 GIL 的影响。对于 CPU 密集型任务，如图像处理或科学计算，多进程能够显著提升性能。

在编写并发程序时，应关注同步机制，如使用 Lock 或 Queue 来协调多个线程或进程之间的操作。这有助于防止数据不一致或资源冲突的问题。

AI绘图结果，仅供参考

实际应用中，可以根据任务类型选择多线程或多进程，甚至结合两者使用。了解各自的优缺点，有助于构建高效、稳定的并发程序。