在 Python 中，并发是一个重要的概念，它可以帮助我们编写出性能更佳、响应速度更快的程序。本指南将介绍 Python 中的并发机制，并探讨如何在实践中应用它们。
并发与并行的区别
首先，我们需要明确并发和并行的概念。并发指的是在同一时间执行多个任务，而并行则是指多个任务同时执行。在 Python 中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程的并行执行并不总是能带来性能上的提升。因此，我们通常会使用多进程、异步编程等方式来实现并发。
多进程
多进程是 Python 中实现并发的一种方式。通过使用 multiprocessing 模块，我们可以创建多个进程，并让它们并行执行。以下是一个简单的示例：
from multiprocessing import Process
def worker():
print("进程", os.getpid(), "正在执行")
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=worker)
p.start()
p.join()
在这个例子中，我们创建了一个名为 worker 的函数，并使用 Process 类创建了两个进程。然后，我们调用 start 方法启动进程，并使用 join 方法等待进程结束。
异步编程
异步编程是另一种实现并发的方式。在 Python 中，我们可以使用 asyncio 模块来实现异步编程。以下是一个简单的示例：
import asyncio
async def main():
print("开始")
await asyncio.sleep(1)
print("结束")
asyncio.run(main())
在这个例子中，我们定义了一个异步函数 main，并在其中使用了 await 关键字等待 asyncio.sleep 函数执行。这样，主程序就可以在等待睡眠的过程中执行其他任务。
总结
并发是提高程序性能的重要手段。在 Python 中，我们可以通过多进程和异步编程等方式来实现并发。希望本指南能帮助您更好地理解并发编程。