在Python中，如何合理使用多线程和多进程以优化并发性能，并避免死锁和数据共享问题？

在Python中，合理使用多线程和多进程以及它们各自的优势，是提升并发性能的关键。为避免死锁和数据共享问题，我们可以采取以下步骤：

参考资源链接：[Python多线程与多进程编程详解](https://wenku.csdn.net/doc/tdccurymn9?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 理解并发编程模型：首先，需要理解多线程和多进程的概念。多线程共享内存空间，适合I/O密集型任务，而多进程拥有独立内存空间，适合计算密集型任务，可以避免线程间的同步问题。

2. 线程同步与数据共享：在多线程编程中，使用threading模块提供的同步原语，如Lock或RLock，来控制对共享资源的访问。这样可以避免死锁和保证数据的一致性。示例代码如下：

    from threading import Thread, Lock

    lock = Lock()

    def shared_resource_function():
        lock.acquire()  # 获取锁
        try:
            # 访问或修改共享资源
            pass
        finally:
            lock.release()  # 释放锁

    if __name__ == 

参考资源链接：[Python多线程与多进程编程详解](https://wenku.csdn.net/doc/tdccurymn9?spm=1055.2569.3001.10343)