Python并行与并发编程深入浅出330

在Python编程中，并发和并行是提高程序性能的关键技术。并发允许程序在单个CPU核心上同时执行多个任务，而并行则利用多核处理器，同时执行多个任务。

并发

并发通过利用GIL（全局解释器锁）来实现，它是一个内置的机制，确保同一时间只有一个线程执行Python代码。这防止了数据竞争，即多个线程同时尝试修改共享数据。

要创建并发进程，可以使用以下语法：```python
import threading
def my_task(arg1, arg2):
# 执行任务
thread = (target=my_task, args=(arg1, arg2))
()
```

并行

Python支持使用多处理模块进行并行编程，该模块利用了多核处理器。通过创建多个进程来实现并行，每个进程都可以独立运行。

要创建并行进程，可以使用以下语法：```python
import multiprocessing
def my_task(arg1, arg2):
# 执行任务
process = (target=my_task, args=(arg1, arg2))
()
```

多线程与多进程

多线程和多进程之间存在一些关键差异：
资源共享：线程共享进程的内存空间，而进程具有独立的内存空间。
上下文切换开销：线程之间的上下文切换比进程之间的上下文切换开销更低。
稳定性：进程比线程更稳定，因为线程崩溃不会影响其他线程，而进程崩溃可能会影响整个进程。

何时使用并发和并行

选择并发还是并行取决于具体应用程序的需求：* 并发：对于CPU密集型任务且不需要大量内存或资源隔离的任务，并发更加合适。
* 并行：对于计算密集型任务且需要大量内存或资源隔离的任务，并行更加合适。

并发与并行最佳实践

为了有效地使用并发和并行编程，遵循以下最佳实践很重要：* 使用线程池：创建和销毁线程非常耗时，使用线程池可以复用线程并提高性能。
* 谨慎使用GIL：GIL可以阻止Python程序充分利用多核处理器，应避免在并行任务中使用Python全局解释器（GIL）。
* 同步访问共享数据：使用锁或其他同步机制来确保多个线程或进程不会同时访问共享数据。
* 测试和调试：并发和并行程序可能很难调试，测试不同的场景和案例以确保程序的正确性和稳定性。

并发和并行编程是提高Python程序性能的有效技术。通过了解这两种技术之间的差异并遵循最佳实践，开发人员可以创建高性能、响应迅速的应用程序。

2024-12-04

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