使用Python实现并发编程：线程、进程和异步I/O

60 次访问 2023-05-20

zeo

并发编程是一个在当今多核处理器和大规模分布式系统环境下非常重要的主题。Python提供了丰富的库和工具，使得我们能够在Python程序中实现并发编程。在本文中，我们将深入讨论Python的并发编程模型，并提供一些示例代码。

线程

线程是最小的执行单元，同一个进程内的线程共享内存空间，因此线程间的通信相对简单。Python的threading模块提供了高级的线程接口用于线程的创建和管理。

然而，Python中的线程由于全局解释器锁（GIL）的存在，只能在任意时刻运行一个线程，因此对于CPU密集型任务，并不能利用多核优势。

pythonCopy code
import threading

def worker(number):
    print(f"Worker {number}")

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

进程

由于GIL的存在，对于CPU密集型的任务，Python提供了multiprocessing模块，可以创建多个进程，每个进程有自己的Python解释器和内存空间，互不干扰。

pythonCopy code
from multiprocessing import Process

def worker(number):
    print(f"Worker {number}")

if __name__ == "__main__":
    processes = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=worker, args=(i,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

异步I/O

对于IO密集型任务，Python 3.5引入了asyncio模块和async/await语法，使得异步编程更为简单。异步IO能够在等待IO操作完成的同时运行其他任务，从而提高程序的并发性。
原文博客 wuxiongwei.com

pythonCopy code
import asyncio

async def worker(number):
    print(f"Worker {number}")
    await asyncio.sleep(1)

async def main():
    tasks = [worker(i) for i in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

结论

Python提供了多种并发编程的方式，选择哪种方式取决于任务的性质和特定的需求。在Python中，我们可以利用线程、进程或异步IO来提高我们程序的性能和响应性，构建出能够满足高并发需求的系统。