在Python中同时运行多个程序可以通过​​多进程、多线程、异步编程​​或​​外部脚本管理​​实现，核心方法包括利用multiprocessing模块实现并行计算、threading模块处理I/O密集型任务，以及asyncio优化高并发场景。以下是具体实现方式：

1. ​​多进程（multiprocessing模块）​​
   适用于CPU密集型任务，可绕过Python的全局解释器锁（GIL）。通过创建Process对象启动独立进程，每个进程拥有单独的内存空间。例如：

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   from multiprocessing import Process
   def worker():
       print("子进程执行")
   if __name__ == '__main__':
       p = Process(target=worker)
       p.start()
       p.join()

2. ​​多线程（threading模块）​​
   适合I/O密集型任务（如网络请求、文件读写）。线程共享内存，但需注意线程安全（如使用Lock同步）。示例：

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   import threading
   def worker():
       print("线程执行")
   threads = [threading.Thread(target=worker) for _ in range(3)]
   for t in threads: t.start()
   for t in threads: t.join()

3. ​​异步编程（asyncio模块）​​
   通过协程实现高并发，避免阻塞。例如：

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   import asyncio
   async def worker():
       print("异步任务")
   async def main():
       await asyncio.gather(*(worker() for _ in range(3)))
   asyncio.run(main())

4. ​​外部脚本管理​​
   使用subprocess调用其他Python脚本，或通过multiprocessing.Pool管理进程池批量执行任务。

​​总结​​：根据任务类型选择合适方案——多进程提升计算效率，多线程优化I/O等待，异步编程简化高并发逻辑。合理设计可显著提升程序性能。