多處理
python的多處理模塊允許您創(chuàng)建獨(dú)立的進(jìn)程，每個(gè)進(jìn)程都有自己的內(nèi)存和資源。這對(duì)于并行處理大型數(shù)據(jù)集或執(zhí)行io密集型任務(wù)非常有用。
import multiprocessing
def worker(num):
print(f"Worker {num}: started")
# 執(zhí)行一些耗時(shí)的任務(wù)
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(fù)制
異步編程
asyncio模塊提供了對(duì)異步編程的支持，允許您編寫(xiě)在事件循環(huán)中運(yùn)行的非阻塞代碼。這對(duì)于處理網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求、websocket和實(shí)時(shí)應(yīng)用程序很有用。
import asyncio async def main(): # 執(zhí)行一些異步任務(wù) await asyncio.gather( fetch_data(), process_data(), send_results() ) asyncio.run(main())
登錄后復(fù)制
線(xiàn)程
Python的線(xiàn)程模塊允許您創(chuàng)建在同一進(jìn)程中運(yùn)行的輕量級(jí)線(xiàn)程。它們對(duì)于并行處理小任務(wù)和執(zhí)行并發(fā)操作很有用。
import threading
def worker(num):
print(f"Thread {num}: started")
# 執(zhí)行一些耗時(shí)的任務(wù)
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(fù)制
并發(fā)框架
除了標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)函數(shù)，還有許多第三方并發(fā)框架，提供了高級(jí)功能：
Celery： 用于分布式任務(wù)隊(duì)列和異步任務(wù)執(zhí)行
Luigi： 用于創(chuàng)建可重現(xiàn)的復(fù)雜工作流
Dask： 用于大型分布式計(jì)算
事件循環(huán)
Python的事件循環(huán)是處理并發(fā)操作的核心。它是一個(gè)無(wú)限循環(huán)，輪詢(xún)事件并調(diào)用適當(dāng)?shù)奶幚沓绦颉＠斫馐录h(huán)對(duì)于編寫(xiě)高效的并發(fā)代碼至關(guān)重要。
性能優(yōu)化技巧
使用并行性： 利用多處理和線(xiàn)程來(lái)并行處理任務(wù)。
異步編程： 對(duì)于IO密集型操作，使用asyncio來(lái)避免阻塞。
減少GIL爭(zhēng)用： Python的全局解釋器鎖(GIL)可以限制并發(fā)性，使用C擴(kuò)展或Cython來(lái)避免這個(gè)問(wèn)題。
使用并發(fā)框架： 第三方并發(fā)框架提供了優(yōu)化工具和高級(jí)功能。
總結(jié)
Python并發(fā)編程的最新進(jìn)展提供了強(qiáng)大的工具，可以提高應(yīng)用程序性能并利用現(xiàn)代硬件。通過(guò)了解多處理、異步編程、線(xiàn)程、并發(fā)框架和事件循環(huán)，您可以創(chuàng)建高效、可擴(kuò)展的并發(fā)系統(tǒng)。
