Python 并发编程指南

Python 是一种广泛使用的编程语言，以其简洁和易于学习而闻名。然而，在处理复杂任务时，尤其是在需要执行大量计算或等待外部资源时，并发编程变得至关重要。

为什么使用并发？

提高性能：通过同时执行多个任务，可以显著提高程序的响应速度和吞吐量。
资源利用：在多核处理器上，并发可以帮助更有效地利用硬件资源。
用户体验：在执行耗时的操作时，如下载文件或等待数据库响应，并发可以让程序保持响应状态。

Python 并发模型

Python 提供了多种并发模型，包括：

多线程：使用 threading 模块实现，适用于 I/O 密集型任务。
多进程：使用 multiprocessing 模块实现，适用于 CPU 密集型任务。
异步编程：使用 asyncio 模块实现，适用于需要处理大量并发 I/O 操作的场景。

多线程

多线程是 Python 中最常用的并发模型之一。以下是一个简单的多线程示例：

import threading

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

thread = threading.Thread(target=print_numbers)
thread.start()
thread.join()

多进程

多进程在处理 CPU 密集型任务时比多线程更有效，因为它可以避免全局解释器锁（GIL）的限制。

from multiprocessing import Process

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

process = Process(target=print_numbers)
process.start()
process.join()

异步编程

异步编程是处理大量 I/O 操作的最佳方式。以下是一个使用 asyncio 的简单示例：

import asyncio

async def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)
        await asyncio.sleep(1)

asyncio.run(print_numbers())

扩展阅读

想要深入了解 Python 并发编程，可以阅读以下资源：

希望这个指南能帮助您更好地理解 Python 并发编程。😊

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