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Python高級(jí)篇—多線程、多進(jìn)程、協(xié)程、異步編程的概念與實(shí)現(xiàn)

開發(fā) 后端
Python 并發(fā)編程提供了多種實(shí)現(xiàn)方式,開發(fā)者可以根據(jù)實(shí)際情況選擇最適合的方式來提高程序的執(zhí)行效率和并發(fā)性能。同時(shí),在編寫并發(fā)程序時(shí)需要注意線程安全、進(jìn)程間通信等問題,以保證程序的正確性和穩(wěn)定性。

Python 的并發(fā)編程是指在程序中同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)的能力,以提高程序的效率和性能。常用的并發(fā)編程方式包括多線程、多進(jìn)程、協(xié)程和異步編程。

多線程

多線程是指在一個(gè)進(jìn)程內(nèi),同時(shí)執(zhí)行多個(gè)線程,每個(gè)線程負(fù)責(zé)執(zhí)行一個(gè)子任務(wù)。多線程可以提高程序的并發(fā)性,加速程序執(zhí)行速度。Python 提供了 threading 模塊來實(shí)現(xiàn)多線程編程。

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的多線程示例:

import threading

def 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()

輸出結(jié)果:

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

多進(jìn)程

多進(jìn)程是指在一個(gè)程序中同時(shí)執(zhí)行多個(gè)進(jìn)程,每個(gè)進(jìn)程負(fù)責(zé)執(zhí)行一個(gè)子任務(wù)。多進(jìn)程可以利用多核 CPU 提高程序的并發(fā)性,加速程序執(zhí)行速度。Python 提供了 multiprocessing 模塊來實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程編程。

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的多進(jìn)程示例:

import multiprocessing

def 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()

輸出結(jié)果:

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

線程同步和互斥

在多線程編程中,由于多個(gè)線程同時(shí)訪問共享資源可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致或其他問題。因此,需要進(jìn)行線程同步和互斥操作,以保證程序的正確性和可靠性。

Python 提供了多種線程同步和互斥機(jī)制,如鎖(Lock)、信號(hào)量(Semaphore)、事件(Event)等。下面是一個(gè)使用鎖實(shí)現(xiàn)線程同步的示例:

import threading

num = 0
lock = threading.Lock()

def worker():
    global num
    for i in range(100000):
        with lock:
            num += 1

threads = []
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}")

輸出結(jié)果:

num = 500000

協(xié)程和異步編程

協(xié)程是一種輕量級(jí)的線程,可以在單線程中實(shí)現(xiàn)多任務(wù)的并發(fā)執(zhí)行。協(xié)程不需要線程切換的開銷,可以更高效地利用 CPU 資源。Python 提供了 asyncio 模塊來實(shí)現(xiàn)協(xié)程和異步編程。

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的協(xié)程示例:

import asyncio

async 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())

輸出結(jié)果:

Coroutine 0 is running
Coroutine 1 is running
Coroutine 2 is running
Coroutine 3 is running
Coroutine 4 is running
Coroutine 0 is done
Coroutine 1 is done
Coroutine 2 is done
Coroutine 3 is done
Coroutine 4 is done

在異步編程中,常常需要使用回調(diào)函數(shù)來處理異步操作的結(jié)果。Python 3.5 引入了 async 和 await 關(guān)鍵字,使得異步編程更加易讀易寫。下面是一個(gè)使用 async 和 await 實(shí)現(xiàn)異步編程的示例:

import asyncio

async 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())

輸出結(jié)果:

Task 0 is running
Task 1 is running
Task 2 is running
Task 3 is running
Task 4 is running
Task 0 is done
Task 1 is done
Task 2 is done
Task 3 is done
Task 4 is done

總之,Python 并發(fā)編程提供了多種實(shí)現(xiàn)方式,開發(fā)者可以根據(jù)實(shí)際情況選擇最適合的方式來提高程序的執(zhí)行效率和并發(fā)性能。同時(shí),在編寫并發(fā)程序時(shí)需要注意線程安全、進(jìn)程間通信等問題,以保證程序的正確性和穩(wěn)定性。

責(zé)任編輯:姜華 來源: 今日頭條
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