Python高级篇—多线程、高级概念多进程、篇多协程、线程异步编程的多进概念与实现

作者：树言树语Tree 2023-05-10 07:47:08开发 后端 Python 并发编程提供了多种实现方式，开发者可以根据实际情况选择最适合的程协程异程方式来提高程序的执行效率和并发性能。同时，步编在编写并发程序时需要注意线程安全、实现进程间通信等问题，高级概念以保证程序的篇多正确性和稳定性。

Python 的线程并发编程是指在程序中同时执行多个任务的能力，以提高程序的多进效率和性能。常用的程协程异程并发编程方式包括多线程、多进程、步编协程和异步编程。实现

多线程

多线程是高级概念指在一个进程内，同时执行多个线程，每个线程负责执行一个子任务。多线程可以提高程序的并发性，加速程序执行速度。Python 提供了 threading 模块来实现多线程编程。

下面是一个简单的多线程示例：

import threadingdef worker(num):    print(f"Thread { num} is running")threads = []for i in range(5):    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))    threads.append(t)    t.start()

输出结果：

Thread 0 is runningThread 1 is runningThread 2 is runningThread 3 is runningThread 4 is running

多进程

多进程是指在一个程序中同时执行多个进程，每个进程负责执行一个子任务。多进程可以利用多核 CPU 提高程序的并发性，加速程序执行速度。Python 提供了 multiprocessing 模块来实现多进程编程。

下面是一个简单的多进程示例：

import multiprocessingdef worker(num):    print(f"Process { num} is running")processes = []for i in range(5):    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))    processes.append(p)    p.start()

输出结果：

Process 0 is runningProcess 1 is runningProcess 2 is runningProcess 3 is runningProcess 4 is running

线程同步和互斥

在多线程编程中，由于多个线程同时访问共享资源可能导致数据不一致或其他问题。因此，需要进行线程同步和互斥操作，以保证程序的正确性和可靠性。

Python 提供了多种线程同步和互斥机制，如锁（Lock）、信号量（Semaphore）、事件（Event）等。下面是一个使用锁实现线程同步的示例：

import threadingnum = 0lock = threading.Lock()def worker():    global num    for i in range(100000):        with lock:            num += 1threads = []for i in range(5):    t = threading.Thread(target=worker)    threads.append(t)    t.start()for t in threads:    t.join()print(f"num = { num}")

输出结果：

num = 500000

协程和异步编程

协程是一种轻量级的线程，可以在单线程中实现多任务的并发执行。协程不需要线程切换的开销，可以更高效地利用 CPU 资源。Python 提供了 asyncio 模块来实现协程和异步编程。

下面是一个简单的协程示例：

import asyncioasync def worker(num):    print(f"Coroutine { num} is running")    await asyncio.sleep(1)    print(f"Coroutine { num} is done")async def main():    coroutines = [worker(i) for i in range(5)]    await asyncio.gather(*coroutines)asyncio.run(main())

输出结果：

Coroutine 0 is runningCoroutine 1 is runningCoroutine 2 is runningCoroutine 3 is runningCoroutine 4 is runningCoroutine 0 is doneCoroutine 1 is doneCoroutine 2 is doneCoroutine 3 is doneCoroutine 4 is done

在异步编程中，常常需要使用回调函数来处理异步操作的结果。Python 3.5 引入了 async 和 await 关键字，使得异步编程更加易读易写。下面是一个使用 async 和 await 实现异步编程的示例：

import asyncioasync def worker(num):    print(f"Task { num} is running")    await asyncio.sleep(1)    return f"Task { num} is done"async def main():    tasks = [asyncio.create_task(worker(i)) for i in range(5)]    results = await asyncio.gather(*tasks)    for result in results:        print(result)asyncio.run(main())

输出结果：

Task 0 is runningTask 1 is runningTask 2 is runningTask 3 is runningTask 4 is runningTask 0 is doneTask 1 is doneTask 2 is doneTask 3 is doneTask 4 is done

总之，Python 并发编程提供了多种实现方式，开发者可以根据实际情况选择最适合的方式来提高程序的执行效率和并发性能。同时，在编写并发程序时需要注意线程安全、进程间通信等问题，以保证程序的正确性和稳定性。

责任编辑：姜华 来源： 今日头条 Python并发编程

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