多處理
python的多處理模塊允許您創建獨立的進程，每個進程都有自己的內存和資源。這對于并行處理大型數據集或執行io密集型任務非常有用。
import multiprocessing
def worker(num):
print(f"Worker {num}: started")
# 執行一些耗時的任務
print(f"Worker {num}: finished")
if __name__ == "__main__":
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
jobs.append(p)
p.start()
for job in jobs:
job.join()
登錄后復制
異步編程
asyncio模塊提供了對異步編程的支持，允許您編寫在事件循環中運行的非阻塞代碼。這對于處理網絡請求、websocket和實時應用程序很有用。
import asyncio async def main(): # 執行一些異步任務 await asyncio.gather( fetch_data(), process_data(), send_results() ) asyncio.run(main())
登錄后復制
線程
Python的線程模塊允許您創建在同一進程中運行的輕量級線程。它們對于并行處理小任務和執行并發操作很有用。
import threading
def worker(num):
print(f"Thread {num}: started")
# 執行一些耗時的任務
print(f"Thread {num}: finished")
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()
for thread in threads:
thread.join()
登錄后復制
并發框架
除了標準庫函數，還有許多第三方并發框架，提供了高級功能：
Celery： 用于分布式任務隊列和異步任務執行
Luigi： 用于創建可重現的復雜工作流
Dask： 用于大型分布式計算
事件循環
Python的事件循環是處理并發操作的核心。它是一個無限循環，輪詢事件并調用適當的處理程序。理解事件循環對于編寫高效的并發代碼至關重要。
性能優化技巧
使用并行性： 利用多處理和線程來并行處理任務。
異步編程： 對于IO密集型操作，使用asyncio來避免阻塞。
減少GIL爭用： Python的全局解釋器鎖(GIL)可以限制并發性，使用C擴展或Cython來避免這個問題。
使用并發框架： 第三方并發框架提供了優化工具和高級功能。
總結
Python并發編程的最新進展提供了強大的工具，可以提高應用程序性能并利用現代硬件。通過了解多處理、異步編程、線程、并發框架和事件循環，您可以創建高效、可擴展的并發系統。
