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。