Python threading asyncio配合使用案例

可以使用asyncio库来实现异步编程，同时使用threading库来实现多线程。例如，可以使用asyncio库来实现异步网络请求，同时使用threading库来实现CPU密集型任务的并行处理。这样可以充分利用CPU和网络资源，提高程序的效率。具体实现可以参考Python官方文档和相关教程。

相关问题

常用标准库清单如下 sys os math random pikle subprocess queue StringIO logging json time datetime re csv threading asyncio 请用python实例代码

当然，我可以为您提供一些使用常用标准库的 Python 示例代码。以下是一个简单的例子：

import sys
import os
import math
import random
import pickle
import subprocess
import queue
from io import StringIO
import logging
import json
import time
import datetime
import re
import csv
import threading
import asyncio

# 示例：使用random库生成一个随机数
random_number = random.randint(1, 100)
print("随机数:", random_number)

# 示例：使用os库获取当前工作目录
current_dir = os.getcwd()
print("当前工作目录:", current_dir)

# 示例：使用datetime库获取当前时间
current_time = datetime.datetime.now()
print("当前时间:", current_time)

# 示例：使用re库进行正则表达式匹配
pattern = r'\d+'
text = 'Hello 123 World'
matches = re.findall(pattern, text)
print("匹配结果:", matches)

# 示例：使用json库将字典对象转换为JSON字符串
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
json_str = json.dumps(data)
print("JSON字符串:", json_str)

# 示例：使用threading库创建并启动一个线程
def print_message(message):
    print("线程消息:", message)

thread = threading.Thread(target=print_message, args=("Hello from thread",))
thread.start()
thread.join()

# 示例：使用asyncio库创建一个协程并运行
async def print_message_async(message):
    print("异步消息:", message)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(print_message_async("Hello from async"))
loop.close()

这些示例展示了如何使用常用的 Python 标准库进行不同的操作，包括生成随机数、获取当前工作目录、处理时间和日期、正则表达式匹配、JSON序列化等。希望对您有所帮助！

python threading multiprocessing

Python中的threading模块和multiprocessing模块是实现并发编程的两种常用方式。引用中提到了Python中常使用的线程模块有thread（低版本使用的），threading，queue和multiprocessing threading。而引用则指出了三种主流的Python并发编程方式，即多进程multiprocessing，多线程threading和协程asyncio。在并发编程中，可以根据具体需求选择适合的方式来实现并发操作。引用给出了关于Python threading和multiprocessing模块的基本用法和注意事项的详细介绍，可以作为参考。所以，Python中的threading和multiprocessing模块都是实现并发编程的常用工具。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python 多线程 threading和multiprocessing模块](https://blog.csdn.net/SeeTheWorld518/article/details/49639885)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [PYTHON 多进程multiprocessing、多线程Threading、多协程asyncio学习笔记（未完结）](https://blog.csdn.net/qq_37373209/article/details/121229162)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python threading和multiprocessing模块基本用法实例分析](https://download.csdn.net/download/weixin_38552083/12861249)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]