Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是实现并发的两种主要方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。
多线程利用Python的threading模块，可以在同一进程中并行执行多个线程。由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算，但在网络请求、文件读写等I/O操作中表现良好。
多进程则通过multiprocessing模块实现，每个进程拥有独立的内存空间，能够绕过GIL的限制，适合计算密集型任务。不过，进程之间的通信和资源管理比线程复杂，需要更多的系统资源。
在实际应用中，选择多线程还是多进程应根据具体需求决定。如果任务主要是等待外部资源，如数据库查询或HTTP请求，多线程是更轻量的选择；若任务需要大量计算，多进程更能发挥硬件性能。
除了标准库，第三方库如concurrent.futures和asyncio也为并发编程提供了更多便利。这些工具简化了异步操作和任务调度，使代码更简洁易维护。
AI绘图结果，仅供参考
熟悉并发编程的核心概念，如线程安全、锁机制和共享数据管理，有助于编写高效且稳定的代码。合理使用并发技术，可以大幅提升程序的响应速度和吞吐量。
