Python 并发编程高级教程 🚀

简介

Python 并发编程是提升程序性能的关键技能，尤其在处理I/O密集型任务时。本教程将深入讲解多线程、多进程、异步IO等高级技术，并结合实战案例帮助你掌握高效并发开发方法。📌

核心概念与技术

1. 多线程 vs 多进程

• 🧠 多线程：适合CPU密集型任务，但受GIL限制（需注意concurrent.futures的使用）
• 🧠 多进程：绕过GIL，适合需要并行计算的场景（如使用multiprocessing模块）
• 📌 推荐阅读：Python并发基础教程（点击了解底层原理）

2. 异步编程（async/await）

• 🔄 使用async定义协程，await调用异步函数
• 📌 示例：网络请求、文件读写等I/O操作的并发处理

  async def fetch_data():
      await asyncio.sleep(1)
      return "数据"
  

• 📷 插入一张异步编程的示意图：

3. 并发工具库

• 🧰 concurrent.futures：线程池/进程池简化并发操作
• 🧰 asyncio：事件循环管理异步任务
• 🧰 queue.Queue：线程安全的队列实现

实战技巧

• 🔍 避免死锁：合理使用asyncio.wait或concurrent.futures.as_completed
• 📈 性能优化：
  • 使用async/await替代threading降低回调嵌套
  • 通过multiprocessing利用多核CPU
  • 配合ThreadPoolExecutor实现混合并发（CPU+I/O）

总结

掌握并发编程能显著提升Python程序的吞吐量，但需根据场景选择合适方案：

• 📌 I/O密集型：优先使用异步IO（asyncio）
• 📌 CPU密集型：采用多进程（multiprocessing）
• 📌 混合场景：结合concurrent.futures实现灵活调度

如需进一步学习，可访问 Python高级异步编程指南 深入探讨协程与事件循环机制。📚

📷 图片示例

以下为并发模型对比图：