本文介绍了一系列用于并发编程的工具和技术，包括线程和进程模块、共享内存、事件调度器等。探讨了不同并发模型的选择依据，并提供了多个示例来帮助理解如何在Python中实现高效的并发执行。
以下是上述某些服务的支持模块：
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本章中描述的模块支持并发执行代码。 适当的工具选择取决于要执行的任务（CPU密集型或IO密集型）和偏好的开发风格（事件驱动的协作式多任务或抢占式多任务处理）。 这是一个概述：
- threading --- 基于线程的并行
- multiprocessing --- 基于进程的并行
- multiprocessing.shared_memory --- 可从进程直接访问的共享内存
- concurrent 包
- concurrent.futures --- 启动并行任务
- subprocess --- 子进程管理
- sched --- 事件调度器
- queue --- 一个同步的队列类
- contextvars 上下文变量
- _thread --- 底层多线程 API
- _dummy_thread --- _thread 的替代模块
- dummy_threading --- 可直接替代 threading 模块。
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