Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种最常见的方法。它们各自适用于不同的场景，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。Python中的threading模块可以轻松创建线程，但需要注意全局解释器锁（GIL）的限制，它使得同一时间只有一个线程执行Python字节码。

AI绘图结果，仅供参考

多进程则更适合CPU密集型任务，如数据计算或图像处理。multiprocessing模块允许创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而绕过GIL的限制，充分利用多核CPU。

在实际开发中，可以根据任务类型选择合适的方式。对于需要频繁切换上下文的任务，多线程可能更高效；而对于需要大量计算的任务，多进程能提供更好的性能。

使用线程时，需注意资源共享问题，避免竞态条件。可以借助锁（Lock）或队列（Queue）等工具进行同步。而多进程则可以通过共享内存或管道（Pipe）进行通信。

无论是多线程还是多进程，合理的设计和资源管理都是保证程序稳定运行的关键。通过实践和测试，可以找到最适合项目需求的并发方案。