多处理
python的多处理模块允许您创建独立的进程,每个进程都有自己的内存和资源。这对于并行处理大型数据集或执行io密集型任务非常有用。
import multiprocessing def worker(num): print(f"Worker {num}: started") # 执行一些耗时的任务 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()
异步编程
asyncio模块提供了对异步编程的支持,允许您编写在事件循环中运行的非阻塞代码。这对于处理网络请求、websocket和实时应用程序很有用。
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import asyncio async def main(): # 执行一些异步任务 await asyncio.gather( fetch_data(), process_data(), send_results() ) asyncio.run(main())
线程
Python的线程模块允许您创建在同一进程中运行的轻量级线程。它们对于并行处理小任务和执行并发操作很有用。
import threading def worker(num): print(f"Thread {num}: started") # 执行一些耗时的任务 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()
并发框架
除了标准库函数,还有许多第三方并发框架,提供了高级功能:
- Celery: 用于分布式任务队列和异步任务执行
- Luigi: 用于创建可重现的复杂工作流
- Dask: 用于大型分布式计算
事件循环
Python的事件循环是处理并发操作的核心。它是一个无限循环,轮询事件并调用适当的处理程序。理解事件循环对于编写高效的并发代码至关重要。
性能优化技巧
- 使用并行性: 利用多处理和线程来并行处理任务。
- 异步编程: 对于IO密集型操作,使用asyncio来避免阻塞。
- 减少GIL争用: Python的全局解释器锁(GIL)可以限制并发性,使用C扩展或Cython来避免这个问题。
- 使用并发框架: 第三方并发框架提供了优化工具和高级功能。
总结
Python并发编程的最新进展提供了强大的工具,可以提高应用程序性能并利用现代硬件。通过了解多处理、异步编程、线程、并发框架和事件循环,您可以创建高效、可扩展的并发系统。