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Python并发运行任务指的是在同一时间内同时执行多个任务，以提高程序的效率和响应能力。Python提供了多种实现并发的方式，比较常见的有多线程、多进程和协程。

其中，多线程是在同一进程中创建多个线程，每个线程都可以独立执行不同的任务，共享进程资源。多进程则是创建多个独立的进程，每个进程都有自己独立的资源和运行环境，可以并行地执行不同的任务。协程则是通过在单线程中切换执行上下文来实现并发执行任务，相对于多线程和多进程而言，协程具有更小的开销和更高的执行效率。

以下分别给出这三种实现并发的例子：

1. 多线程

python
import threading

def worker(num):
print(f"Thread {num} is running...")
# 执行具体的任务操作...

threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
t.join()


2. 多进程

python
import multiprocessing

def worker(num):
print(f"Process {num} is running...")
# 执行具体的任务操作...

processes = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
processes.append(p)
p.start()

# 等待所有进程执行完毕
for p in processes:
p.join()


3. 协程

python
import asyncio

async def worker(num):
print(f"Coroutine {num} is running...")
# 执行具体的任务操作...

async def main():
tasks = [worker(i) for i in range(5)]
await asyncio.gather(*tasks)

# 运行主协程
asyncio.run(main())