在Python中，如何使用多进程和多线程技术实现并发和并行？

在 Python 中，可以使用multiprocessing模块和threading模块来实现并发和并行。

• multiprocessing模块提供了一种使用 Python 实现多进程编程的方法。通过使用Pool类，可以创建一个进程池，并将任务分配给池中的多个进程来执行。

import multiprocessing as mp

def worker(num):
    """线程执行的任务"""
    print('Worker %d started' % num)

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池，包含 4 个进程
    pool = mp.Pool(4)

    # 将任务放入队列中，由进程池中的进程来执行
    for i in range(4):
        pool.apply_async(worker, args=(i,))

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

• threading模块提供了一种使用 Python 实现多线程编程的方法。通过使用Thread类，可以创建一个线程，并将任务分配给线程来执行。

import threading

def worker():
    """线程执行的任务"""
    print('Worker started')

if __name__ == '__main__':
    # 创建线程
    thread1 = threading.Thread(target=worker)
    thread2 = threading.Thread(target=worker)

    # 启动线程
    thread1.start()
    thread2.start()

    # 等待线程结束
    thread1.join()
    thread2.join()

在使用多进程和多线程技术时，需要注意进程间和线程间的同步问题，以避免数据竞争和死锁等问题。同时，由于多进程和多线程编程会增加程序的复杂性和维护难度，因此在使用前需要仔细考虑程序的需求和设计。