Python并发编程实战笔记：多进程、多线程及异步IO183

Python作为一门简洁易学的编程语言，广泛应用于各种领域。然而，在处理耗时操作或需要高吞吐量的任务时，单线程的Python程序往往显得力不从心。这时，并发编程就显得尤为重要。Python提供了多种并发编程的方式，包括多进程、多线程和异步IO，每种方式都有其适用场景和优缺点。本文将深入探讨Python并发编程的各个方面，并结合实际案例进行讲解，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

一、多进程编程

多进程利用操作系统的多核处理器，创建多个独立的进程来执行不同的任务。每个进程拥有独立的内存空间，避免了共享资源带来的竞争问题，从而提高程序的效率。Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的工具。其核心在于Process类，可以创建新的进程，并通过target参数指定要执行的函数。

代码示例：```python
import multiprocessing
import time
def worker(name):
print(f"Process {name}: starting")
(2) # 模拟耗时操作
print(f"Process {name}: finishing")
if __name__ == '__main__':
processes = []
for i in range(5):
p = (target=worker, args=(i,))
(p)
()
for p in processes:
()
print("All processes finished.")
```

这段代码创建了5个进程，每个进程执行worker函数。join()方法用于等待所有子进程完成。多进程适用于CPU密集型任务，例如图像处理、科学计算等。

二、多线程编程

多线程在同一个进程内创建多个线程，共享相同的内存空间。虽然线程的创建和切换开销比进程小，但由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程在CPU密集型任务中并不能获得显著的性能提升。GIL使得同一时刻只有一个线程能够持有CPython解释器的控制权，从而限制了多核CPU的利用率。

Python的threading模块提供了多线程编程的接口。使用方法与多进程类似，但需要注意GIL的限制。多线程更适合IO密集型任务，例如网络编程、文件读写等，因为在等待IO操作完成时，其他线程可以继续运行。

代码示例：```python
import threading
import time
import requests
def fetch_url(url):
print(f"Fetching {url}")
response = (url)
print(f"Fetched {url} with status code {response.status_code}")
if __name__ == '__main__':
urls = ["", "", ""]
threads = []
for url in urls:
t = (target=fetch_url, args=(url,))
(t)
()
for t in threads:
()
print("All threads finished.")
```

这段代码使用了多线程来抓取多个URL。由于网络请求是IO密集型操作，多线程可以有效提高效率。

三、异步IO编程

异步IO编程利用协程和事件循环来处理IO密集型任务。协程是一种轻量级的线程，可以被挂起和恢复，而不会阻塞其他协程的执行。Python的asyncio模块提供了异步IO编程的框架。通过async和await关键字，可以编写异步函数，并使用事件循环来管理这些函数的执行。

代码示例：```python
import asyncio
import aiohttp
async def fetch_url(session, url):
async with (url) as response:
return await ()
async def main():
async with () as session:
tasks = [fetch_url(session, url) for url in ["", "", ""]]
results = await (*tasks)
for result in results:
print(result[:100]) # Print first 100 characters
if __name__ == "__main__":
(main())
```

这段代码使用了asyncio和aiohttp库来异步地抓取多个URL。异步IO的效率在处理大量IO操作时非常高。

四、选择合适的并发模型

选择合适的并发模型取决于任务的特性：CPU密集型任务适合多进程；IO密集型任务适合多线程或异步IO；如果需要处理大量的IO操作且需要高性能，异步IO是最佳选择。需要根据实际情况进行权衡和选择，并进行性能测试以确定最佳方案。

五、总结

Python提供了多种并发编程模型，理解其优缺点并根据实际应用场景选择合适的模型至关重要。本文仅对Python并发编程做了初步的介绍，更深入的学习需要阅读相关的书籍和文档，并进行大量的实践。

2025-06-19

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