深入了解 Python 并发编程72

并发编程是一种编程范式，允许同时执行多个任务。在 Python 中，并发编程通过使用线程和/或进程来实现。线程是轻量级进程，共享相同的内存空间，而进程是独立运行的实体，具有自己的内存空间。

线程

线程是创建并发性的最简单方法。它们可以通过使用 threading 模块和 Thread 类来创建。Thread 类提供了一个 run() 方法，它包含要由线程执行的代码。import threading
def worker():
print("我是工作线程")
thread = (target=worker)
()

start() 方法启动线程并开始执行 run() 方法。创建线程后，你可以在主线程中加入它，以确保所有线程完成执行后再继续执行主线程。

进程

进程比线程更重，因为它们具有自己的内存空间。进程可以通过使用 multiprocessing 模块和 Process 类来创建。Process 类也提供了一个 run() 方法来指定进程要执行的代码。import multiprocessing
def worker():
print("我是工作进程")
process = (target=worker)
()

start() 方法启动进程并开始执行 run() 方法。与线程不同，进程无法被加入，这意味着主线程不会等待进程完成再继续执行。进程完成时，你可以使用 join() 方法等待进程退出。

选择线程还是进程

选择线程还是进程取决于应用程序的具体要求。一般来说，以下情况适合使用线程：* 任务需要访问共享资源
* 任务需要快速启动和停止
* 任务数量庞大

以下情况适合使用进程：* 任务需要隔离
* 任务需要大量内存
* 任务执行时间不可预测

并发模式

在 Python 中，有几种并发模式可用于管理并发性。这些模式包括：* 锁：锁是一种同步机制，用于确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源。
* 互斥锁：互斥锁是一种特殊的锁，一次只能有一个线程获取。
* 条件变量：条件变量允许线程等待特定条件满足。
* 事件：事件允许线程等待特定事件发生。
* 信号量：信号量限制同时可以访问共享资源的线程数量。

并发库

Python 提供了几个有用的库来简化并发编程，包括：* threading：该模块提供了低级的线程管理功能。
* multiprocessing：该模块提供了进程管理功能。
* ：该模块提供了高级并发功能，例如线程池和进程池。
* asyncio：该模块提供了异步编程功能，允许在事件循环中同时处理多个并发事件。

Python 并发编程是一个强大的工具，可以提高应用程序的性能和可扩展性。通过了解线程和进程之间的区别，以及各种并发模式和库，你可以有效地利用 Python 的并发特性来创建高质量的并行应用程序。

2024-11-28

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