理解Python中的what()函数在并行编程中的应用

在Python中，what()函数并不是Python内置函数，因此我无法提供和what()函数相关的具体示例和用法。不过，我可以为您提供有关并行编程中常用的一些函数和库，并给出一些相应的例子。

在并行编程中，我们通常使用的是threading和multiprocessing库。这些库允许我们创建多个线程或多个进程来执行任务，以实现并行处理和提高程序的性能。下面是一些在并行编程中经常使用的函数和库以及相应的例子：

1. threading.Thread：threading库提供了Thread类，允许我们创建和管理多个线程。以下是一个使用Thread类创建并启动两个线程的例子：

import threading

def task1():
    for i in range(5):
        print("Task 1: ", i)

def task2():
    for i in range(5):
        print("Task 2: ", i)

# 创建线程
t1 = threading.Thread(target=task1)
t2 = threading.Thread(target=task2)

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待两个线程执行完毕
t1.join()
t2.join()

2. multiprocessing.Process：multiprocessing库提供了Process类，允许我们创建和管理多个进程。以下是一个使用Process类创建并启动两个进程的例子：

import multiprocessing

def task1():
    for i in range(5):
        print("Task 1: ", i)

def task2():
    for i in range(5):
        print("Task 2: ", i)

# 创建进程
p1 = multiprocessing.Process(target=task1)
p2 = multiprocessing.Process(target=task2)

# 启动进程
p1.start()
p2.start()

# 等待两个进程执行完毕
p1.join()
p2.join()

3. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor：concurrent.futures库提供了ThreadPoolExecutor类，可以方便地创建和管理线程池，以实现并行处理。以下是一个使用ThreadPoolExecutor类创建线程池并提交多个任务的例子：

import concurrent.futures

def task(i):
    print("Task ", i)

# 创建线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    # 提交多个任务
    for i in range(5):
        executor.submit(task, i)

4. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor：concurrent.futures库还提供了ProcessPoolExecutor类，类似于ThreadPoolExecutor，但使用多个进程而不是多个线程来执行任务。以下是一个使用ProcessPoolExecutor类创建进程池并提交多个任务的例子：

import concurrent.futures

def task(i):
    print("Task ", i)

# 创建进程池
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    # 提交多个任务
    for i in range(5):
        executor.submit(task, i)

希望以上示例能够帮助您理解并行编程中常用的一些函数和库。请注意，线程和进程的调度和执行顺序可能不确定，因此输出结果的顺序可能会有所不同。