在Python中，可以使用多線程或多進程來實現并行運行。
threading模塊可以創(chuàng)建多個線程，每個線程可以獨立執(zhí)行任務。在Python中，由于全局解釋器鎖（GIL）的存在，多線程并不能實現真正的并行運行，但是對于IO密集型任務，多線程可以提升程序的性能。import threading
def task():
# 執(zhí)行任務的代碼
threads = []
for _ in range(10):
t = threading.Thread(target=task)
t.start()
threads.append(t)
for t in threads:
t.join()
multiprocessing模塊可以創(chuàng)建多個進程，每個進程可以獨立執(zhí)行任務。不同于多線程，多進程可以實現真正的并行運行，適用于CPU密集型任務。import multiprocessing
def task():
# 執(zhí)行任務的代碼
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，在使用多線程或多進程時，要注意資源的共享和同步問題，避免出現競態(tài)條件（Race Condition）和死鎖（Deadlock）等問題。
