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在 Python 中，可以使用多线程或多进程来实现并行运行。
- 多线程：使用
threading模块可以创建多个线程，每个线程可以独立执行任务。在 Python 中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能实现真正的并行运行，但是对于 IO 密集型任务，多线程可以提升程序的性能。
import threading
def task():
# 执行任务的代码
threads = []
for _ in range(10):
t = threading.Thread(target=task)
t.start()
threads.append(t)
for t in threads:
t.join()
- 多进程：使用
multiprocessing模块可以创建多个进程，每个进程可以独立执行任务。不同于多线程，多进程可以实现真正的并行运行，适用于 CPU 密集型任务。
import multiprocessing
def task():
# 执行任务的代码
processes = []
for _ in range(10):
p = multiprocessing.Process(target=task)
p.start()
processes.append(p)
for p in processes:
p.join()
需要注意的是，在使用多线程或多进程时，要注意资源的共享和同步问题，避免出现竞态条件（Race Condition）和死锁（Deadlock）等问题。
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正文完
