多进程与多线程在Python中的函数实现
多进程与多线程是并发编程中两种常用的机制。在Python语言中，有多个内置库和第三方库可以用来实现多进程与多线程。接下来，将分别介绍如何使用Python中的函数来实现多进程与多线程。
1、使用Python中的multiprocessing库实现多进程
multiprocessing库是Python的内置库，可以方便地实现多进程编程。通过使用multiprocessing库，可以在多个CPU上同时运行多个Python进程，并且每个进程都有自己的内存空间和系统资源。下面是一个简单例子，使用multiprocessing库来实现多进程：
from multiprocessing import Process
def f(name):
print('hello', name)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=f, args=('world',))
p.start()
p.join()
在这个例子中，首先使用Process类创建一个进程对象，指定运行函数f，参数为'world'。然后使用start()方法来启动进程，并且使用join()方法等待进程结束。在运行时，会得到输出"hello world"。
2、使用Python中的threading库实现多线程
threading库也是Python的内置库，可以方便地实现多线程编程。与multiprocessing库不同的是，使用threading库实现的多线程运行在同一个Python进程中，并且共享内存空间和系统资源。下面是一个简单例子，使用threading库来实现多线程：
import threading
def worker(num):
"""thread worker function"""
print('Worker:', num)
if __name__ == '__main__':
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
在这个例子中，首先创建了5个线程，并且将它们存储在一个列表中。然后分别启动每个线程，并且使用join()方法等待所有线程结束。在运行时，会得到输出"Worker: 0"、"Worker: 1"、"Worker: 2"、"Worker: 3"、"Worker: 4"。其中输出的顺序不一定是按照线程创建的顺序，这是因为线程的执行顺序是不确定的。
3、使用Python中的concurrent.futures库实现多进程与多线程
concurrent.futures库是Python的标准库，在Python 3.2及以上版本支持。该库为开发者提供了高层次的接口，可以方便地实现多进程和多线程编程。下面是一个简单例子，使用concurrent.futures库来实现多线程和多进程：
import concurrent.futures
def fn1():
sum = 0
for i in range(1000000):
sum += i
return sum
def fn2():
sum = 0
for i in range(1000000):
sum += i*i
return sum
if __name__ == '__main__':
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
future1 = executor.submit(fn1)
future2 = executor.submit(fn2)
print(future1.result())
print(future2.result())
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
future1 = executor.submit(fn1)
future2 = executor.submit(fn2)
print(future1.result())
print(future2.result())
在这个例子中，首先定义了两个函数fn1和fn2，在每个函数中分别执行一个累加或累乘的操作。然后使用ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor类来创建线程池和进程池对象，并提交两个任务future1和future2。最后使用result()方法获取两个任务的执行结果。运行时，可以看到程序分别输出两个任务的执行结果。
总结：
多进程和多线程是并发编程中的两个重要机制，在Python中都有多种实现方式。使用Python中的内置库和第三方库，可以方便地实现多进程和多线程编程。在实现多进程和多线程时，需要注意线程和进程之间的通信和同步，以及如何处理共享资源的情况，避免出现死锁等问题。