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两个程序并发执行，轻松理解多任务处理实战案例

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在计算机科学中，多任务处理是一种核心概念，它允许计算机同时执行多个任务。这听起来可能有些复杂，但别担心，我会用简单易懂的方式解释它，并通过一个实战案例来展示如何轻松理解并发执行两个程序。

什么是多任务处理？

多任务处理（Multitasking）是指计算机系统能够在同一个时间间隔内执行多个任务或程序的能力。在现代操作系统中，这通常是通过时间分片（Time Slicing）实现的，即操作系统将CPU时间分割成小块，然后轮流给不同的程序使用。

实战案例：并发执行两个程序

准备工作

首先，我们需要两个简单的程序。这里，我将使用Python语言编写两个程序，一个用于计算平方数，另一个用于计算立方数。

程序1：计算平方数

import time

def calculate_square(numbers):
    squares = []
    for number in numbers:
        squares.append(number ** 2)
        time.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    return squares

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = calculate_square(numbers)
print("Square numbers:", squares)

程序2：计算立方数

import time

def calculate_cubed(numbers):
    cubeds = []
    for number in numbers:
        cubeds.append(number ** 3)
        time.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    return cubeds

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
cubeds = calculate_cubed(numbers)
print("Cubed numbers:", cubeds)

并发执行

为了并发执行这两个程序，我们可以使用Python的concurrent.futures模块。这个模块提供了一个高级接口，用于异步执行调用。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def main():
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
        future_square = executor.submit(calculate_square, numbers)
        future_cubed = executor.submit(calculate_cubed, numbers)
        
        squares = future_square.result()
        cubeds = future_cubed.result()
        
        print("Square numbers:", squares)
        print("Cubed numbers:", cubeds)

if __name__ == "__main__":
    main()

结果分析

当你运行上述代码时，你会看到两个程序几乎同时开始执行，并在大约1秒后同时完成。这是因为在并发执行中，CPU会轮流处理两个程序的任务。

总结

通过这个实战案例，我们可以轻松理解多任务处理的概念。在实际应用中，多任务处理可以大大提高程序的性能和效率。希望这个例子能帮助你更好地理解并发执行两个程序的过程。

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