并发编程是提高程序性能的关键技术之一。在 Python 中，有多种方式可以实现并发编程，包括多线程、多进程以及异步编程。本文将介绍 Python 中常用的并发编程方法。

1. 多线程

Python 的 threading 模块提供了线程的支持。线程可以在同一进程中并发执行，但 Python 的全局解释器锁（GIL）限制了同一时刻只有一个线程执行 Python 代码。

  • 创建线程
import threading

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

thread = threading.Thread(target=print_numbers)
thread.start()
thread.join()
  • 线程同步

当多个线程需要访问共享资源时，需要使用线程同步机制，如锁（Lock）。

import threading

lock = threading.Lock()

def print_numbers():
    for i in range(10):
        with lock:
            print(i)

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

2. 多进程

multiprocessing 模块提供了多进程的支持。与线程相比，进程可以运行在多个 CPU 核心上，从而提高程序的性能。

  • 创建进程
from multiprocessing import Process

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

process = Process(target=print_numbers)
process.start()
process.join()
  • 进程间通信

进程间通信可以使用 multiprocessing 模块提供的 Queue 或 Pipe。

from multiprocessing import Process, Queue

def producer(queue):
    for i in range(10):
        queue.put(i)

def consumer(queue):
    while True:
        num = queue.get()
        if num is None:
            break
        print(num)

queue = Queue()
producer_process = Process(target=producer, args=(queue,))
consumer_process = Process(target=consumer, args=(queue,))

producer_process.start()
consumer_process.start()
producer_process.join()
consumer_process.join()

3. 异步编程

asyncio 模块是 Python 3.4 及以上版本提供的异步编程库。使用 asyncio 可以编写单线程的并发程序，利用 await 关键字实现异步调用。

  • 创建异步任务
import asyncio

async def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

async def main():
    await print_numbers()

asyncio.run(main())
  • 异步协程

异步协程是 asyncio 中的基本执行单元，可以通过 async def 定义。

async def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

async def main():
    await print_numbers()

asyncio.run(main())

扩展阅读

更多关于 Python 并发编程的内容，可以参考以下链接：

希望本文能帮助您了解 Python 并发编程。😊