python使用面向对象方式完成并发

Python中有一个内置的threading模块，可以实现多线程并发编程。同时，Python也提供了一些高层次的并发工具，如asyncio库，可以实现基于协程的并发编程。

下面是一个使用面向对象方式完成多线程并发的示例代码：

import threading

class CountThread(threading.Thread):
    def __init__(self, start_num, end_num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.start_num = start_num
        self.end_num = end_num
        self.count = 0

    def run(self):
        for i in range(self.start_num, self.end_num):
            self.count += i

    def get_count(self):
        return self.count

if __name__ == "__main__":
    threads = []
    num_threads = 4
    num_calcs = 10000000
    for i in range(num_threads):
        start_num = i * num_calcs
        end_num = (i + 1) * num_calcs
        thread = CountThread(start_num, end_num)
        threads.append(thread)

    for thread in threads:
        thread.start()

    for thread in threads:
        thread.join()

    total_count = 0
    for thread in threads:
        total_count += thread.get_count()

    print("Total count: {}".format(total_count))

在这个示例中，我们定义了一个CountThread类，继承了threading.Thread类，并且实现了run方法和get_count方法。在run方法中，我们对给定范围内的所有数字进行求和操作，并将结果保存在count属性中。在get_count方法中，我们返回count属性的值。

在主程序中，我们创建了num_threads个CountThread对象，并将它们保存在一个列表中。然后，我们启动所有的线程，并等待所有线程执行完毕。最后，我们将所有线程的count属性相加，得到最终的求和结果。

这个示例代码使用了面向对象的方式实现了多线程并发编程，通过继承threading.Thread类，我们可以很方便地创建多个线程，并且可以在每个线程中定义自己的数据和方法。