多线程与多进程

Python通过threading和multiprocessing模块实现并发。多线程适合I/O密集型任务（如网络请求、文件读写），而多进程适用于CPU密集型计算（如数值处理）。

  • 多线程：使用threading.Thread创建线程，注意GIL限制导致多线程无法真正并行执行
  • 多进程：通过multiprocessing.Process启动进程，可充分利用多核CPU
  • 📌 提示：避免在多线程中共享可变状态，使用queue模块进行线程间通信
线程_概念

异步编程（AsyncIO）

Python 3.4引入asyncio库，支持协程（coroutine）和异步IO操作。使用async/await语法实现非阻塞调用：

import asyncio

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

async def main():
    result = await fetch_data()
    print(result)

asyncio.run(main())
  • ✅ 异步编程优势：提高IO密集型任务效率
  • ⚠️ 注意事项：需合理设计事件循环，避免过多协程导致资源耗尽
异步_编程

并发工具库

掌握以下工具能更高效地实现并发：

  1. concurrent.futures：提供线程池和进程池的高级接口
  2. asyncio：用于编写单线程并发代码
  3. multiprocessing.Pool：管理多个进程的并行任务
  4. threading.Lock/RLock：处理线程间的同步问题

🔗 了解更多Python并发实践

性能优化技巧

  • 使用multiprocessing替代多线程处理CPU密集型任务
  • 为异步任务设置超时机制防止阻塞
  • 合理控制并发数量，避免资源竞争
  • 📈 监控线程/进程状态，使用psutil进行系统资源分析
并发_性能