在Python中编写Haskell的并发编程框架

Python中没有内置的Haskell并发编程框架，但可以使用Python的threading模块来实现类似的并发编程。下面是一个简单的例子，展示了如何使用Python的threading模块实现并发编程。

import threading
import time

# 定义一个线程类
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, name, delay):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
        self.delay = delay
        
    def run(self):
        print(f"Thread {self.name} started")
        time.sleep(self.delay)
        print(f"Thread {self.name} finished")

# 创建多个线程并同时启动它们
if __name__ == "__main__":
    thread1 = MyThread("Thread 1", 1)
    thread2 = MyThread("Thread 2", 2)
    thread3 = MyThread("Thread 3", 3)

    thread1.start()
    thread2.start()
    thread3.start()

    # 等待所有线程完成
    thread1.join()
    thread2.join()
    thread3.join()

    print("All threads completed")

这个例子中，我们定义了一个继承自threading.Thread的MyThread类。每个线程对象都有一个名字和延迟参数。在run方法中，每个线程会打印出自己的名字，并延迟相应的时间。然后，我们创建了三个线程对象，并同时启动它们。最后，我们使用join方法等待所有线程完成，并打印出"All threads completed"。

这个例子展示了如何使用Python的threading模块来实现并发编程。每个线程都在自己的执行环境中运行，可以并行地执行任务。这样可以提高程序的性能和效率，尤其在需要处理大量IO操作的情况下。

需要注意的是，Python的线程是由操作系统调度的，所以具体的执行顺序是不确定的。如果需要控制线程的执行顺序，可以使用锁或信号量等同步机制。

虽然这个例子并不直接对应Haskell的并发编程框架，但通过使用线程和同步机制，可以模拟出类似的效果。