并行编程代码的实现方式取决于你使用的编程语言和库。以下是使用Python的`multiprocessing`库实现并行编程的示例代码：
使用`multiprocessing.Pool`
```python
import multiprocessing
import time
模拟耗时任务
def cpu_bound_task（number）:
time.sleep（1）
if __name__ == '__main__':
串行执行
start_time = time.time（）
for i in range（5）:
cpu_bound_task（i）
end_time = time.time（）
print（f"串行执行时间： {end_time - start_time}秒."）
并行执行
start_time_parallel = time.time（）
with multiprocessing.Pool（5） as pool:
pool.map（cpu_bound_task, range（5））
end_time_parallel = time.time（）
print（f"多进程执行时间： {end_time_parallel - start_time_parallel}秒."）
```
使用`joblib`库
```python
from joblib import Parallel, delayed
import time
模拟耗时任务
def slow_square（x）:
time.sleep（1）
return x * x
普通方式
start = time.time（）
result1 = [slow_square（i） for i in range（10）]
print（f"普通方式耗时： {time.time（） - start}秒"）
并行方式
start = time.time（）
result2 = Parallel（n_jobs=4）（delayed（slow_square）（i） for i in range（10））
print（f"并行方式耗时： {time.time（） - start}秒"）
```
使用`concurrent.futures`库
```python
import concurrent.futures
import time
模拟耗时任务
def cpu_bound_task（number）:
time.sleep（1）
return number * number
if __name__ == '__main__':
串行执行
start_time = time.time（）
for i in range（5）:
cpu_bound_task（i）
end_time = time.time（）
print（f"串行执行时间： {end_time - start_time}秒."）
并行执行
start_time_parallel = time.time（）
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor（max_workers=5） as executor:
results = list（executor.map（cpu_bound_task, range（5）））
end_time_parallel = time.time（）
print（f"多线程执行时间： {end_time_parallel - start_time_parallel}秒."）
```
使用C的`Parallel.ForEach`
```csharp
using System；
using System.Collections.Generic；
using System.Linq；
using System.Threading.Tasks；
namespace ParallelTest
{
class ParallelTest
{
private static int TimedMessage（string argMessage, int argInterval）
{
for （int i = 0； i < argInterval； i++）
{
Console.WriteLine（argMessage）；
Task.Delay（1000）.Wait（）；
}
return 0；
}
static void Main（string[] args）
{
RetCode = TimedMessage（"Five ", 4）；
}
}
}
```
使用C++的OpenMP
```cpp
include include include void Hello（） { int my_rank = omp_get_thread_num（）； int thread_count = omp_get_num_threads（）； std::cout << "Hello World from thread " << my_rank << " of " << thread_count << std::endl； } int main（int argc, char* argv[]） { int thread_count = std::strtol（argv, NULL, 10）； pragma omp parallel num_threads（thread_count） { Hello（）； } return 0； } ``` 总结 使用`multiprocessing`库或`joblib`库可以轻松实现并行编程。 使用`Parallel.ForEach`可以并行执行任务。Python：
C：