import?threading
def?worker():
????print('Worker?thread?started')
????#?do?some?work?here
????print('Worker?thread?finished')
if?__name__?==?'__main__':
????print('Main?thread?started')
????#?create?a?new?thread
????t?=?threading.Thread(target=worker)
????#?start?the?new?thread
????t.start()
????print('Main?thread?finished')

在上面的代碼中，我們首先定義了一個worker函數(shù)，該函數(shù)會在一個新的線程中執(zhí)行。

然后，在主線程中創(chuàng)建了一個新的線程t，并將worker函數(shù)作為該線程的目標。

最后，通過調(diào)用start方法來啟動新線程。運行上面的代碼，輸出結(jié)果如下：

Main thread started
Worker thread started
Main thread finished
Worker thread finished

從上面的輸出結(jié)果可以看出，程序先執(zhí)行了主線程中的代碼，然后創(chuàng)建了一個新的線程，并在新線程中執(zhí)行worker函數(shù)。

主線程和新線程是并行執(zhí)行的，因此程序的執(zhí)行速度得到了提高。

2.使用concurrent.futures模塊

concurrent.futures模塊是Python 3中的新模塊，它提供了線程池和進程池的實現(xiàn)。使用該模塊可以更方便地實現(xiàn)并行執(zhí)行。

下面是使用concurrent.futures模塊實現(xiàn)多線程的示例代碼：

import?concurrent.futures
def?worker():
????print('Worker?thread?started')
????#?do?some?work?here
????print('Worker?thread?finished')
if?__name__?==?'__main__':
????print('Main?thread?started')
????#?create?a?thread?pool
????with?concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)?as?executor:
????????#?submit?worker?function?to?the?pool
????????future?=?executor.submit(worker)
????????print('Main?thread?finished')

在上面的代碼中，我們首先定義了一個worker函數(shù)，該函數(shù)會在一個新的線程中執(zhí)行。

然后，在主線程中創(chuàng)建了一個線程池executor，并設置最大線程數(shù)為2。接著，通過調(diào)用submit方法將worker函數(shù)提交給線程池。

最后，我們輸出了一條信息，表示主線程已經(jīng)執(zhí)行完畢。運行上面的代碼，輸出結(jié)果如下：

Main thread started
Main thread finished
Worker thread started
Worker thread finished

從上面的輸出結(jié)果可以看出，程序先執(zhí)行了主線程中的代碼，然后通過線程池執(zhí)行了worker函數(shù)。線程池會自動管理線程的創(chuàng)建和銷毀，從而使程序更加高效。

3.使用multiprocessing模塊

Python中的multiprocessing模塊提供了多進程編程的支持。使用該模塊可以在不同的進程中執(zhí)行任務，從而實現(xiàn)并發(fā)執(zhí)行。

下面是使用multiprocessing模塊實現(xiàn)多線程的示例代碼：

import?multiprocessing
def?worker():
????print('Worker?process?started')
????#?do?some?work?here
????print('Worker?process?finished')
if?__name__?==?'__main__':
????print('Main?process?started')
????#?create?a?new?process
????p?=?multiprocessing.Process(target=worker)
????#?start?the?new?process
????p.start()
????print('Main?process?finished')

在上面的代碼中，我們首先定義了一個worker函數(shù)，該函數(shù)會在一個新的進程中執(zhí)行。然后，在主進程中創(chuàng)建了一個新的進程p，并將worker函數(shù)作為該進程的目標。

最后，通過調(diào)用start方法來啟動新進程。運行上面的代碼，輸出結(jié)果如下：

Main process started
Main process finished
Worker process started
Worker process finished

從上面的輸出結(jié)果可以看出，程序先執(zhí)行了主進程中的代碼，然后創(chuàng)建了一個新的進程，并在新進程中執(zhí)行worker函數(shù)。

主進程和新進程是并行執(zhí)行的，因此程序的執(zhí)行速度得到了提高。

4.使用asyncio模塊

Python中的asyncio模塊提供了異步編程的支持。使用該模塊可以實現(xiàn)協(xié)程，從而在單線程中實現(xiàn)并發(fā)執(zhí)行。

下面是使用asyncio模塊實現(xiàn)多線程的示例代碼：

import?asyncio
async?def?worker():
????print('Worker?task?started')
????#?do?some?work?here
????print('Worker?task?finished')
if?__name__?==?'__main__':
????print('Main?task?started')
????#?create?a?new?event?loop
????loop?=?asyncio.get_event_loop()
????#?run?the?worker?coroutine
????loop.run_until_complete(worker())
????#?close?the?event?loop
????loop.close()
????print('Main?task?finished')

在上面的代碼中，我們首先定義了一個異步函數(shù)worker，該函數(shù)會在一個協(xié)程中執(zhí)行。

然后，在主任務中創(chuàng)建了一個新的事件循環(huán)loop，并通過調(diào)用run_until_complete方法來運行worker協(xié)程。

最后，我們關閉了事件循環(huán)。運行上面的代碼，輸出結(jié)果如下：