在Python中，可以使用多线程或多进程来实现并行运行。
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()
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。
