Python提供了多种并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见且重要的技术。它们能够帮助开发者提升程序的执行效率，特别是在处理I/O密集型或计算密集型任务时。

多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求、文件读写等。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法真正实现并行计算，但在处理阻塞操作时仍能提高响应速度。

多进程则适合计算密集型任务，如数据处理、图像渲染等。Python的multiprocessing模块可以创建独立的进程，绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的性能。

AI绘图结果，仅供参考

在实际开发中，选择多线程还是多进程需根据具体场景决定。对于需要频繁切换任务或等待外部资源的情况，多线程是更轻量的选择；而对于需要大量计算的任务，多进程更能发挥硬件优势。

使用threading模块可以轻松创建多线程程序，而multiprocessing模块则提供了更复杂的进程管理功能。合理设计线程或进程间的通信与同步机制，是确保程序稳定运行的关键。

无论是多线程还是多进程，都需要关注资源竞争和死锁等问题。通过使用锁、队列等工具，可以有效避免这些问题，提升程序的可靠性和性能。