Python并发编程:从新手到专家的进阶之路(多线程与多进程篇)
发布时间: 2024-06-22 04:27:28 阅读量: 76 订阅数: 14
![Python并发编程:从新手到专家的进阶之路(多线程与多进程篇)](https://img-blog.csdnimg.cn/12b70559909c4535891adbdf96805846.png)
# 1. Python并发编程基础**
并发编程是一种编程范式,它允许程序同时执行多个任务。在Python中,可以通过多线程和多进程来实现并发编程。
多线程是指在单个进程中创建多个线程,每个线程可以独立执行任务。多进程是指创建多个进程,每个进程都有自己的内存空间和资源。
选择多线程还是多进程取决于具体应用场景。一般来说,多线程适用于任务之间交互较少的情况,而多进程适用于任务之间交互较多或需要隔离资源的情况。
# 2. 多线程编程
### 2.1 线程基础概念和创建
**2.1.1 线程的创建和终止**
线程是操作系统中的一种轻量级进程,它与进程共享相同的内存空间,但拥有自己的独立执行流。在 Python 中,可以使用 `threading` 模块来创建和管理线程。
```python
import threading
# 创建一个线程
thread = threading.Thread(target=my_function, args=(arg1, arg2))
# 启动线程
thread.start()
# 等待线程结束
thread.join()
```
`target` 参数指定要执行的函数,`args` 参数指定要传递给函数的参数。`start()` 方法启动线程,`join()` 方法等待线程结束。
**2.1.2 线程的同步与通信**
由于线程共享相同的内存空间,因此需要同步机制来防止数据竞争。Python 中常用的同步机制包括锁、信号量和事件。
* **锁**:锁是一种互斥机制,它允许一次只有一个线程访问共享资源。
* **信号量**:信号量是一种计数器,它限制同时访问共享资源的线程数量。
* **事件**:事件是一种通知机制,它允许一个线程通知其他线程某个事件已经发生。
### 2.2 多线程编程实践
**2.2.1 线程池的使用**
线程池是一种管理线程的机制,它可以提高线程创建和销毁的效率。线程池可以预先创建一定数量的线程,当需要执行任务时,可以从线程池中获取一个线程来执行任务。
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# 创建一个线程池
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
# 提交任务到线程池
executor.submit(my_function, arg1, arg2)
# 等待所有任务完成
executor.shutdown(wait=True)
```
`max_workers` 参数指定线程池中最大线程数量。`submit()` 方法将任务提交到线程池,`shutdown()` 方法等待所有任务完成。
**2.2.2 多线程并发控制**
多线程并发控制是指控制线程同时执行的数量。Python 中可以使用 `Semaphore` 和 `BoundedSemaphore` 类来控制并发数量。
* **Semaphore**:Semaphore 是一个信号量,它限制同时访问共享资源的线程数量。
* **BoundedSemaphore**:BoundedSemaphore 是一个有界信号量,它限制同时访问共享资源的线程数量,并指定最大线程数量。
```python
from threading import Semaphore
# 创建一个信号量,限制同时访问共享资源的线程数量为 3
semaphore = Semaphore(3)
# 访问共享资源
with semaphore:
# 共享资源操作
```
**2.2.3 线程安全问题处理**
线程安全是指线程在并发环境中不会导致数据损坏或程序崩溃。为了确保线程安全,需要使用同步机制或设计无状态的线程。
* **同步机制**:如锁、信号量和事件,可以防止多个线程同时访问共享资源。
* **无状态线程**:无状态线程不存储任何状态信息,因此不会受到并发访问的影响。
# 3. 多进程编程
### 3.1 进程基础概念和创建
#### 3.1.1 进程的创建和终止
**进程创建**
在 Python 中,可以使用 `multiprocessing` 模块创建进程。`Process` 类提供了创建新进程的方法:
```python
import multiprocessing
def worker(num):
"""子进程执行的函数"""
print(f"进程 {num} 正在运行")
if __name__ == "__main__":
# 创建一个子进程
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1,))
# 启动子进程
p.start()
# 等待子进程结束
p.join()
```
**参数说明:**
* `target`:要执
0
0