Python的并发编程是提升程序性能的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。两者各有适用场景，理解它们的区别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），多线程在CPU密集型任务中无法真正实现并行计算，但可以提高I/O操作的效率。
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多进程则适合CPU密集型任务，如图像处理或科学计算。每个进程拥有独立的内存空间，避免了GIL的限制，能够充分利用多核CPU的计算能力。
在实际开发中，需要根据任务类型选择合适的并发模型。例如，Web服务器通常使用多线程来处理多个客户端连接，而数据处理任务则更适合多进程。
使用threading模块可以轻松创建多线程程序，而multiprocessing模块提供了多进程的支持。合理管理线程或进程的数量，能有效避免资源竞争和系统过载。
并发编程需要注意线程安全问题，如共享数据的同步与互斥。使用锁（Lock）或队列（Queue）等工具，可以确保多个线程或进程之间的数据一致性。
掌握多线程与多进程的原理及应用场景，能够帮助开发者编写更高效、稳定的Python程序。
