并发编程是提高程序性能的关键技术之一，特别是在处理多任务和多线程应用时。在本指南中，我们将探讨 Python 中常见的并发模型和性能优化技巧。

常见并发模型

  1. 多线程：Python 的 threading 模块提供了创建和管理线程的功能。

    • 优点：简单易用，适合IO密集型任务。
    • 缺点：全局解释器锁（GIL）限制了多线程在CPU密集型任务上的性能。

  2. 多进程：Python 的 multiprocessing 模块允许创建进程，每个进程有自己的解释器和内存空间。

    • 优点：适用于CPU密集型任务，可以绕过GIL。
    • 缺点：进程间通信开销较大。

  3. 异步编程：使用 asyncio 模块实现非阻塞IO操作，提高程序响应性。

    • 优点：提高IO密集型任务的性能。
    • 缺点：编程模型复杂。

性能优化技巧

  1. 使用线程池和进程池：避免频繁创建和销毁线程或进程，提高效率。
  2. 合理使用锁：避免死锁和竞态条件，确保数据一致性。
  3. 异步IO：使用异步编程模型，提高程序响应性。

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