🎉 Python并发编程指南
Python提供了多种实现并发的工具和库,适用于不同场景的需求。以下是常见方式:
多线程(threading)
- 适合I/O密集型任务(如网络请求、文件读写)
- 通过
threading.Thread
创建线程,注意**全局解释器锁(GIL)**限制CPU密集型性能 - 📌 图片:thread_safety
异步编程(asyncio)
- 基于协程的事件循环模型,适用于高并发网络应用
- 使用
async/await
语法,结合asyncio.create_task
管理任务 - 📌 图片:asyncio_coroutine
多进程(multiprocessing)
- 利用多核CPU,绕过GIL限制,适合CPU密集型任务
- 通过
multiprocessing.Process
或multiprocessing.Pool
实现并行计算 - 📌 图片:multiprocessing_pool
并发 vs 并行
- 并发:逻辑上的同时性(如协程切换)
- 并行:物理上的同时性(如多线程/多进程同时运行)
- 📌 图片:concurrency_parallel
📌 扩展阅读:Python并发模型详解
📌 实践建议:优先选择asyncio
处理I/O密集型任务,需CPU并行时使用multiprocessing
🚀 选择合适的并发工具能显著提升程序性能,建议根据任务类型灵活使用!