请列举在Python中利用多线程实现并行运行代码的方法有哪些？

解答思路：

Python 中有多种方法可以让代码以并行方式运行，其中多线程（multi-threading）是一种常见的方式。除了多线程，还有其他方法如多进程（multi-processing）和异步IO等也可以实现并行计算。在回答此问题时，首先需要列举出多线程这一方法，然后可以简单提及其他方法。

最优回答：

让 Python 代码以并行方式运行的方法包括使用多线程（multi-threading）。通过创建多个线程，可以同时执行多个任务。此外，还有其他方法如多进程和异步IO等也可以实现并行计算。

1. 多线程（Multi-Threading）：在 Python 中，可以使用线程（Thread）模块或多线程库如threading或concurrent.futures来实现多线程。多线程允许同时执行多个任务，但需要注意的是，由于 Python 的全局解释器锁（GIL）的存在，同一时间只有一个线程可以执行Python字节码。这意味着在多线程环境中，真正的并行计算可能无法完全实现，但对于IO密集型任务，多线程可以提高效率。
2. 多进程（Multi-Processing）：Python 中的 multiprocessing 模块可以用于创建多个进程，从而实现真正的并行计算。每个进程有其自己的内存空间和解释器实例，可以独立地执行代码。
3. 异步IO：对于计算密集型任务，可以使用异步IO来改进性能。Python 的 asyncio 库提供了对异步IO的支持，可以使得在等待IO操作完成的同时执行其他任务。
4. 并发编程的其他方法：除了上述方法，还有如使用并行计算库（如 Numba）、分布式计算框架（如 Dask）等也可以实现 Python 代码的并行运行。

请注意，并行编程是一个复杂的领域，需要根据具体的应用场景和需求选择合适的方法。