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Python 并发编程教程

Python 作为一种高级编程语言，在处理并发任务方面提供了多种工具和库。本教程将介绍 Python 中常用的并发编程方法，包括多线程、多进程以及异步编程。

多线程

Python 的 threading 模块提供了创建和管理线程的功能。多线程适用于 I/O 密集型任务，因为线程在等待 I/O 操作完成时可以切换到其他线程。

• 线程创建：使用 threading.Thread 类创建线程。
• 线程同步：使用锁（Lock）等同步机制来避免数据竞争。

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

Python 的 multiprocessing 模块提供了创建和管理进程的功能。多进程适用于 CPU 密集型任务，因为每个进程都有自己的内存空间。

• 进程创建：使用 multiprocessing.Process 类创建进程。
• 进程间通信：使用 Queue、Pipe 等机制进行进程间通信。

import multiprocessing

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

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

异步编程

Python 的 asyncio 库提供了编写异步代码的框架。异步编程可以显著提高 I/O 密集型应用程序的性能。

• 协程：使用 async def 定义协程。
• 事件循环：使用 asyncio.get_event_loop() 获取事件循环，并使用 await 关键字执行协程。

import asyncio

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

async def main():
    await print_numbers()

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

扩展阅读

想了解更多关于 Python 并发编程的知识？请访问Python 并发编程指南。

Concurrency in Python