引言
Python作為一種廣泛利用的編程言語，以其簡潔的語法跟富強的庫支撐而遭到開辟者的愛好。但是，因為全局闡冥器鎖（GIL）的存在，Python在處理CPU轆集型任務時存在單線程瓶頸。經由過程控制Python的並發編程技巧，我們可能有效晉升順序效力，充分利用多核CPU資本。本文將深刻探究Python中的並發編程方法，包含多線程、多過程跟非同步編程，幫助讀者告別單線程瓶頸。
並發編程基本
並發與並行的差別
在探究Python並發編程之前，我們先來懂得一下並發跟並行的差別。
- 並發：指在同一時光段內管理多個任務，任務之間可能交替履行。比方，在單核CPU上可能經由過程時期片輪轉實現並發。
- 並行：指在同一時辰履行多個任務，平日須要多核CPU支撐。比方，在四核CPU上可能同時運轉四個任務。
並發跟並行固然聽起來類似，但其利用處景跟實現方法有所差別。懂得這兩者的差別有助於我們在差別場景下抉擇合適的編程方法。
Python中的並發編程
Python中的並發編程可能經由過程以下多少種方法實現：
- 多線程編程：利用threading模塊創建跟管理線程，實現同一過程中多個任務的並發履行。
- 多過程編程：利用multiprocessing模塊創建跟管理過程，實現差別過程中的任務並行履行。
- 非同步編程：利用asyncio庫跟async/await語法實現非同步I/O操縱，進步I/O轆集型任務的機能。
多線程編程
Python中的多線程編程重要經由過程threading模塊實現。以下是一些基本不雅點跟操縱：
創建跟啟動線程
import threading
def worker():
"""線程履行的函數"""
print("線程開端履行")
# 創建線程
t = threading.Thread(target=worker)
# 啟動線程
t.start()
# 等待線程履行結束
t.join()
線程同步
因為線程之間是並發履行的，所以須要確保對共享數據的拜訪是保險的。Python供給了Lock（鎖）機制來保證線程的同步。
import threading
counter = 0
lock = threading.Lock()
def worker():
global counter
with lock:
counter += 1
print("線程履行，計數器值：", counter)
# 創建多個線程
threads = []
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=worker)
threads.append(t)
t.start()
# 等待全部線程實現
for t in threads:
t.join()
多過程編程
Python中的多過程編程重要經由過程multiprocessing模塊實現。以下是一些基本不雅點跟操縱：
創建跟啟動過程
import multiprocessing
def worker():
"""過程履行的函數"""
print("過程開端履行")
# 創建過程
p = multiprocessing.Process(target=worker)
# 啟動過程
p.start()
# 等待過程履行結束
p.join()
過程間通信
過程間通信（IPC）容許差別過程之間交換數據。multiprocessing模塊供給了多種IPC機制，如管道（Pipe）、行列（Queue）跟共享內存（Value）等。
import multiprocessing
def worker(queue):
"""過程履行的函數"""
queue.put("過程履行結束")
# 創建行列
queue = multiprocessing.Queue()
# 創建過程
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
# 啟動過程
p.start()
# 等待過程履行結束
p.join()
# 獲取過程履行成果
print(queue.get())
非同步編程
Python中的非同步編程重要經由過程asyncio庫跟async/await語法實現。以下是一些基本不雅點跟操縱：
非同步I/O操縱
import asyncio
async def worker():
"""非同步履行的函數"""
print("非同步任務開端履行")
await asyncio.sleep(1)
print("非同步任務履行結束")
# 創建變亂輪回
loop = asyncio.get_event_loop()
# 運轉非同步任務
loop.run_until_complete(worker())
協程
協程是一種比線程更輕量級的並發履行單位，存在以下特點：
- 合作式多任務：協程主動讓出把持權，而不是被操縱體系強迫切換。
- 極低開支：協程切換不涉及內核態與用戶態轉換，本錢遠低於線程切換。
- 單線程內並發：多個協程可能在單個線程內交替履行。
Python中的協程最初是基於生成器（Generator）實現的，但自Python 3.5以後，引入了更明白的協程定義方法。
import asyncio
async def simple_coroutine():
print("協程開端履行")
x = yield
print("協程收到:", x)
coro = simple_coroutine()
next(coro)
coro.send(42)
總結
控制Python並發編程技巧，可能幫助我們有效晉升順序效力，充分利用多核CPU資本。本文介紹了Python中的多線程、多過程跟非同步編程方法，並供給了響應的示例代碼。經由過程進修這些技巧，我們可能告別單線程瓶頸，為Python順序帶來更高的機能。