Python while循环与并发的邂逅：探索多线程和多进程的奥秘

# 1. Python while循环基础**

while循环是Python中一种控制流语句，用于重复执行一段代码，直到特定条件为假。其语法格式为：

while condition:
    # 循环体

其中，`condition`是布尔表达式，决定循环是否继续执行。当`condition`为真时，循环体中的语句将被执行。当`condition`为假时，循环将终止。

while循环可以用于各种场景，例如：

* 遍历序列或迭代器
* 等待特定事件发生
* 重复执行任务直到达到特定条件

# 2. 多线程与多进程的理论基础

### 2.1 并发与并行的概念和区别

**并发**和**并行**是计算机科学中两个密切相关的概念，经常被混淆。

**并发**是指多个任务或进程同时执行，但它们实际上是在一个CPU核上交替执行。这意味着，虽然任务看起来是同时运行的，但实际上它们是在一个时间片中轮流执行。

**并行**是指多个任务或进程真正同时在不同的CPU核上执行。这需要多核处理器或多处理器系统。

**并发和并行的区别：**

| 特征 | 并发 | 并行 |
|---|---|---|
| 执行方式 | 交替执行 | 同时执行 |
| CPU核心需求 | 单核 | 多核 |
| 效率 | 受限于CPU速度 | 受限于CPU核心数量 |

### 2.2 多线程与多进程的原理和实现

**多线程**和**多进程**是实现并发和并行的两种主要技术。

**多线程**

* 在一个进程中创建多个线程。
* 线程共享进程的内存空间和资源。
* 线程切换开销较低。

**多进程**

* 创建多个独立的进程。
* 每个进程都有自己的内存空间和资源。
* 进程切换开销较高。

**多线程与多进程的对比：**

| 特征 | 多线程 | 多进程 |
|---|---|---|
| 内存空间 | 共享 | 独立 |
| 资源 | 共享 | 独立 |
| 切换开销 | 低 | 高 |
| 适用场景 | CPU密集型任务 | I/O密集型任务 |

**选择多线程还是多进程取决于具体任务的特性。**

**代码示例：**

**多线程：**

import threading

def task(name):
    print(f"Thread {name} is running")

# 创建三个线程
threads = []
for i in range(3):
    thread = threading.Thread(target=task, args=(f"Thread-{i}",))
    threads.append(thread)

# 启动线程
for thread in threads:
    thread.start()

# 等待线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

**逻辑分析：**

* 创建一个名为`task`的函数，该函数打印线程名称。
* 创建三个线程，每个线程执行`task`函数，并为每个线程指定一个唯一的名称。
* 启动所有线程。
* 等待所有线程完成。

**多进程：**

import multiprocessing

def task(name):
    print(