Python并发编程入门教程 🐍⚡

什么是并发？

并发（Concurrency）是指程序能够同时处理多个任务的能力。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法真正实现并行计算，但通过异步编程和并发库，我们仍能高效管理任务执行顺序。

常见并发方式

多线程（Thread）：适合I/O密集型任务（如网络请求）
异步IO（AsyncIO）：基于事件循环，适合高并发网络应用
多进程（Process）：绕过GIL限制，适合CPU密集型任务
并发库（如concurrent.futures）：简化线程/进程管理

实战示例

多线程实现

import threading  

def task(name):  
    print(f"任务 {name} 开始")  
    # 模拟耗时操作  
    threading.sleep(1)  
    print(f"任务 {name} 结束")  

threads = [threading.Thread(target=task, args=(i,)) for i in range(5)]  
for t in threads:  
    t.start()  
for t in threads:  
    t.join()

📌 注意：多线程共享全局变量时需确保线程安全

异步IO实现

import asyncio  

async def fetch_data(id):  
    print(f"开始获取数据 {id}")  
    await asyncio.sleep(1)  
    print(f"完成获取数据 {id}")  

async def main():  
    tasks = [fetch_data(i) for i in range(5)]  
    await asyncio.gather(*tasks)  

asyncio.run(main())

🌐 扩展阅读：Python异步编程进阶指南

高效工具推荐

📚 Python官方并发文档
🛠️ asyncio：标准库异步框架
📦 concurrent.futures：线程/进程池管理
🌐 Python并发社区讨论

本文内容遵循社区规范，如需进一步探讨技术细节，请访问Python并发社区讨论。

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常见并发方式

实战示例

多线程实现

异步IO实现

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