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正文
在python中，如何使函数调用各自运行，不互相影响，例如下面代码：
import time
def A():
for i in range(1,100):
print(i)
time.sleep(1)
print("a function")
def B():
for i in range(100, 120):
print(i)
time.sleep(2)
print("b function")
A()
B()
对于线程并发这一块我也搞不清楚，问了百度不好使，最后问了gpt
要让两个函数互不影响地运行，可以使用 Python 的 multiprocessing模块。这个模块可以让你在不同的进程中运行函数，从而实现并行计算。
以下是如何使用 multiprocessing 模块重写你的代码：
import time
import multiprocessing
def A():
for i in range(1,100):
print(i)
time.sleep(1)
print("a function")
def B():
for i in range(100, 120):
print(i)
time.sleep(2)
print("b function")
if __name__ == '__main__':
p1 = multiprocessing.Process(target=A)
p2 = multiprocessing.Process(target=B)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
这里我们将函数 A 和 B 分别放到两个不同的进程中运行，并且使用 start() 方法启动这两个进程。join() 方法则会等待进程执行完毕后再继续执行后续的代码。使用 if name == ‘main’: 判断语句可以保证在 Windows 操作系统下运行多进程代码时不会出现异常。
虽然 Python 也支持多线程编程，但是在 Python 中使用多线程并不能充分发挥多核 CPU
的计算能力，因为由于全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的存在，同一时间只能有一个线程在解释 Python
代码。而使用多进程则可以充分利用多核 CPU 的计算能力，因为每个进程都有自己的 Python 解释器和独立的内存空间，进程之间不会受到
GIL 的限制。因此，在需要充分利用多核 CPU 的情况下，使用多进程并发是更好的选择。需要注意的是，使用多进程会产生额外的开销，因为每个进程都需要分配独立的内存空间和 Python
解释器。因此，在需要大量计算的情况下，使用多进程并发可以获得更好的性能表现，但是在处理 IO
密集型任务时，多进程并发的开销可能会超过性能提升的收益。在这种情况下，使用异步编程模型（例如 asyncio）可能更适合。