Python 并发模型

Python 作为一门强大的编程语言，在处理并发任务时提供了多种模型。以下是几种常见的 Python 并发模型及其特点：

多线程

Python 的 threading 模块提供了线程的支持。线程是轻量级的进程，可以并行执行任务。

优点：线程创建和销毁开销小，适合CPU密集型任务。
缺点：由于全局解释器锁（GIL）的存在，线程在执行 Python 字节码时无法真正并行执行。

多进程

Python 的 multiprocessing 模块提供了进程的支持。进程是独立的内存空间，可以并行执行任务。

优点：不受 GIL 限制，适合 CPU 密集型任务。
缺点：进程创建和销毁开销较大，适合 I/O 密集型任务。

异步编程

Python 的 asyncio 模块提供了异步编程的支持。异步编程允许程序在等待 I/O 操作完成时执行其他任务。

优点：提高 I/O 密集型任务的性能。
缺点：编程模型复杂，需要使用 async 和 await 关键字。

案例分析

以下是一个使用 asyncio 实现的异步 HTTP 请求的例子：

import asyncio

async def fetch_url(url):
    loop = asyncio.get_event_loop()
    response = await loop.run_in_executor(None, urlopen, url)
    return response.read()

# 使用 asyncio 运行任务
async def main():
    url = 'http://example.com'
    content = await fetch_url(url)
    print(content)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

扩展阅读

更多关于 Python 并发的知识，您可以参考以下链接：