🎉 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:

  1. 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
    thread_safety
  2. 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
    asyncio_coroutine
  3. 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.Processmultiprocessing.Pool实现并行计算
    • 📌 图片:multiprocessing_pool
    multiprocessing_pool
  4. 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
    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!