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如何在Python中并行化循环？

在Python中并行化循环可以通过多线程、多进程和异步编程来实现。下面是对这三种方法的介绍：

多线程：多线程是指在一个进程内创建多个线程，每个线程执行不同的任务。Python中的threading模块提供了多线程的支持。可以使用Thread类创建线程对象，并通过调用start()方法启动线程。在循环中，可以将每次迭代的任务分配给不同的线程来并行执行。需要注意的是，由于Python的全局解释锁（GIL）限制，多线程并不能实现真正的并行计算，但在IO密集型任务中仍然可以提高效率。
多进程：多进程是指在操作系统中创建多个独立的进程，每个进程执行不同的任务。Python中的multiprocessing模块提供了多进程的支持。可以使用Process类创建进程对象，并通过调用start()方法启动进程。在循环中，可以将每次迭代的任务分配给不同的进程来并行执行。与多线程不同，多进程可以实现真正的并行计算，适用于CPU密集型任务。
异步编程：异步编程是指通过事件循环机制实现任务的非阻塞执行。Python中的asyncio模块提供了异步编程的支持。可以使用async和await关键字定义异步函数，并通过asyncio.run()函数运行异步程序。在循环中，可以使用asyncio.create_task()函数创建任务，并通过await关键字等待任务完成。异步编程适用于IO密集型任务，可以充分利用CPU资源。

总结：在Python中并行化循环可以通过多线程、多进程和异步编程来实现。多线程适用于IO密集型任务，多进程适用于CPU密集型任务，而异步编程适用于既有IO又有CPU密集型任务。具体选择哪种方法取决于任务的性质和需求。

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