Python高級篇—多線程、多進(jìn)程、協(xié)程、異步編程的概念與實(shí)現(xiàn)
Python 的并發(fā)編程是指在程序中同時執(zhí)行多個任務(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
多線程是指在一個進(jìn)程內(nèi)，同時執(zhí)行多個線程，每個線程負(fù)責(zé)執(zhí)行一個子任務(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。
下面是一個簡單的多線程示例：
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)程是指在一個程序中同時執(zhí)行多個進(jìn)程，每個進(jìn)程負(fù)責(zé)執(zhí)行一個子任務(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。
下面是一個簡單的多進(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，由于多個線程同時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）、信號量（Semaphore）、事件（Event）等。下面是一個使用鎖實(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。
下面是一個簡單的協(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，在編寫并發(fā)程序時需要注意線程安全、進(jìn)程間通信等問題，以保證程序的正確性和穩(wěn)定性。
