自动化的多线程实现

在Python中，处理线程并发主要有以下几种方式：

使用threading模块

threading模块是Python标准库中用于处理线程的模块，它提供了创建和管理线程的功能。可以通过继承threading.Thread类或直接实例化Thread类来创建线程。示例如下：
import threading

def worker():
    print('Worker thread is running')

# 直接实例化Thread类创建线程
t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

# 继承Thread类创建线程
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print('MyThread is running')

my_thread = MyThread()
my_thread.start()
使用concurrent.futures模块

concurrent.futures模块提供了更高级的异步执行框架，它可以方便地管理线程池和进程池。可以使用ThreadPoolExecutor来创建线程池并提交任务。示例如下：
import concurrent.futures

def task(num):
    return num * 2

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    # 提交任务到线程池
    futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]
    # 获取任务结果
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        print(future.result())
使用asyncio模块

asyncio是Python用于处理异步I/O和并发的标准库，主要用于实现异步编程。它通过async和await关键字来定义异步函数和暂停异步操作。示例如下：
import asyncio

async def async_task():
    print('Async task is running')
    await asyncio.sleep(1)
    print('Async task done')

async def main():
    tasks = [async_task() for _ in range(3)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())